Lecture 7, 2025, Case studies: Multi-robot warehouse, data association

Lecture 8, 2025; GPT, HMM, and Markov chains: Rollout variants for most likely sequence generation

Lecture 1, 2024, course overview: RL and DP, AlphaZero, discrete and continuous applications

Lecture 12, 2025; Training of cost functions, approximation in policy space, policy gradient methods

Reinforcement Learning, Model Predictive Control, and the Newton Step for Solving Bellman's Equation

Bertsekas - Dynamic Programming

Abstract Dynamic Programming, Reinforcement Learning, Newton's Method, and Gradient Optimization

Plenary lecture at IFAC Nonlinear MPC, 2024; Model Predictive Control and Reinforcement Learning

Lecture 6, 2025, Multistep Approximation in Value Space, Constrained Rollout, Multiagent Rollout

2026 MIT Integration Bee - Finals

Lecture 4, 2025, POMDP, Systems with Changing Parameters, Adaptive Control, Model Predictive Control

Мир AI-агентов уже наступил. Что меняется прямо сейчас

Все, что вам нужно знать о теории управления

Lecture 2, 2025, Stochastic finite and infinite horizon DP, approximation in value and policy space

Lecture 5, 2025, Deterministic Rollout and Animations

Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности

Computer chess with model predictive control and reinforcement learning

Вся IT-база в ОДНОМ видео: Память, Процессор, Код

Лучший Гайд по Kafka для Начинающих За 1 Час

Lecture 11, 2025; Adversarial Problems, Minimax Rollout, Use of MPC Methods, Computer Chess

Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде