У першому розділі зосереджується увага на інформаційних технологіях, які є важливим аспектом сучасного суспільства, визначаючи розвиток та функціонування різних сфер людської діяльності. Описується базування інформаційних технологій на обробці, передачі та зберіганні даних за допомогою комп'ютерів та інших технічних засобів. Також звертається увага на ключову характеристику інформаційних технологій - швидкість обробки та передачі даних, яка зросла завдяки постійному розвитку апаратних та програмних засобів. Такі технології використовуються в різних галузях, включаючи бізнес, медицину, науку та освіту. Крім того, розглядається роль інформаційних технологій у забезпеченні безпеки даних, зокрема захист від несанкціонованого доступу та кібератак. Описуються концепції "Інтернету речей", де об'єкти оточуючого середовища обладнані сенсорами та здатні обмінюватися даними.
Розділ також охоплює кіберфізичні інформаційні технології, що представляють інтеграцію фізичних систем з інформаційними та комунікаційними технологіями. Цей підхід створює єдину екосистему, спрямовану на створення інтелектуальних, автономних систем, які поєднують реальний світ з віртуальним. Зазначається, що кіберфізичні інформаційні технології дозволяють взаємодіяти з фізичними об'єктами в реальному часі, використовуючи розумні алгоритми, давачі та мережі зв'язку. Такі технології включають в себе використання розумних сенсорів, збір даних з фізичних об'єктів та їхню інтеграцію з хмарними системами обробки та аналізу даних. У галузі промисловості кіберфізичні інформаційні технології можуть бути застосовані для створення "розумних заводів", де системи автоматизації та моніторингу взаємодіють з обладнанням та персоналом. У медицині ці технології можуть підтримувати створення інтелектуальних медичних систем та пристроїв для діагностики та лікування. Загалом, кіберфізичні інформаційні технології визначають новий рівень інтеграції між фізичним та цифровим світом, відкриваючи нові перспективи для розвитку інтелектуальних систем та оптимізації різних галузей діяльності.
Розділ представляє собою всебічний огляд сучасного стану парадигми штучного інтелекту, що дозволяє агентам вивчати оптимальні стратегії через взаємодію з навколишнім середовищем. Зазначається, що за останні роки навчання з підкріпленням зазнало значного прогресу завдяки методам глибокого навчання, збільшенню обчислювальних потужностей та новим алгоритмічним розробкам.
Розділ надає обґрунтування теоретичних засад навчання з підкріпленням, вказуючи на визначні досягнення, виклики та потенційні майбутні напрямки у цій галузі. Особлива увага приділяється ключовим концепціям та передовим дослідженням, що дозволяють зробити висновок про прогрес, досягнутий у навчанні з підкріпленням у різних сферах, таких як робототехніка, ігрові технології та системи прийняття рішень.
Цей розділ містить у собі зібрану та систематизовану інформацію щодо поточного стану досліджень у галузі навчання з підкріпленням, надаючи читачу повну картину щодо досягнень, викликів та перспектив цієї важливої області штучного інтелекту.
Другий розділ присвячений детальному аналізу середовищ, в яких проводилися експерименти з виконання задач в контексті навчання з підкріпленням. В цьому розділі розглядається залежність швидкості навчання системи в методі навчання з підкріпленням від кількості взаємно незалежних модулів, а також порівняння можливостей систем пошукових модулів та окремих об'єктів у пошуку цілей із невідомим місцезнаходженням відомому середовищі за допомогою алгоритмів навчання з підкріпленням.
Також досліджуються можливості гетерогенних роїв БПЛА за допомогою навчання з підкріпленням та системи прийняття рішень з використанням навчання з підкріпленням для керування гетерогенними роями безпілотних літальних апаратів. У цьому розділі подано опис середовищ, в яких проводилися експерименти, їх характеристики та параметри, а також методику та процедури проведення експериментів.
Розділ також розглядає результати експериментів та їхню інтерпретацію, що дозволяє зробити висновки щодо ефективності застосованих методів та підходів у вирішенні задач в контексті навчання з підкріпленням у різних середовищах та сценаріях.
У другому розділі проведено дослідження, спрямоване на визначення залежності швидкості навчання системи в методі навчання з підкріпленням від кількості взаємно незалежних модулів у середовищі. Відповідно до описаних параметрів та умов експерименту, було обрано три однакових середовища, в кожному з яких знаходиться різна кількість об'єктів дослідження: один, п'ять і десять відповідно. Об'єкти дослідження були однаковими у кожному середовищі.
