Descrição
Curso de Aprendizado por Reforço
Bem-vindo ao nosso curso abrangente sobre Aprendizado por Reforço (RL). RL é um campo altamente significativo e fascinante dentro da Aprendizagem de Máquina e IA. Frequentemente referido como a "joia da coroa" da IA, este curso fornecerá a você uma compreensão completa do RL e suas aplicações.Visão geral do curso
Neste curso, abordaremos todos os aspectos relacionados ao RL, começando pelos conceitos básicos e avançando para tópicos avançados, como Aprendizado por Reforço Profundo. Tanto os aspectos teóricos quanto práticos serão explorados, permitindo que você implemente algoritmos de RL e os aplique a problemas do mundo real.Estrutura do curso
O curso está dividido em seis seções principais:1. Introdução ao RL
Nesta seção, definiremos o problema do RL e o compararemos com o Aprendizado Supervisionado. Também exploraremos os domínios de aplicação do RL e apresentaremos os ambientes OpenAI Gym, que servirão como nosso playground prático.2. Processo de Decisão de Markov (MDP)
Aqui, aprofundaremos a formulação de um problema de RL como um MDP. Abordaremos técnicas básicas de resolução de problemas usando Programação Dinâmica.3. RL sem modelo
Com base em nossa compreensão de MDP, exploraremos soluções sem modelo. Especificamente, focaremos em métodos de amostragem Monte-Carlo e Temporal-Difference, incluindo o algoritmo Q-learning e SARSA. A implementação prática desses algoritmos será demonstrada usando problemas de labirinto tabular de controle do OpenAI Gym.4. Aprendizado por Reforço Profundo (DRL)
Para lidar com problemas mais complexos, precisamos aprender sobre aproximação de função em RL. Esta seção apresentará o DRL, que utiliza técnicas de Aprendizado Profundo. Discutiremos as Redes Q Profundas (DQN), o algoritmo inovador que resolveu jogos Atari e AlphaGO. Também abordaremos a implementação prática usando Keras-RL e TF-Agents.5. Algoritmos avançados de DRL
Nesta seção, exploraremos algoritmos avançados de DRL, especialmente aqueles da família de métodos baseados em política. Abordaremos Gradientes de Política, DDPG, Ator-Crítico, A2C, A3C, TRPO e métodos PPO. Além disso, apresentaremos a biblioteca Stable Baseline para implementar esses algoritmos em vários ambientes do OpenAI Gym.6. RL baseado em modelo
Por fim, aprofundaremos os métodos de RL baseados em modelo e os diferenciaremos das técnicas de planejamento. Exploraremos todo o espectro de métodos de RL e discutiremos seus algoritmos e aplicações.O que você aprenderá
Ao final deste curso, você será capaz de: - Definir o Aprendizado por Reforço e suas aplicações - Aplicar RL usando bibliotecas de ponta como OpenAI Gym, Stable Baselines, Keras-RL e TensorFlow Agents - Diferenciar entre Aprendizado por Reforço e Aprendizado Supervisionado - Compreender os principais componentes e taxonomia de um agente de RL - Definir Processo de Recompensa de Markov (MRP) e Processo de Decisão de Markov (MDP) - Resolver problemas de RL usando técnicas de planejamento como Programação Dinâmica - Implementar algoritmos sem modelo, como Monte-Carlo, TD learning, Q-learning e SARSA - Dominar algoritmos de Aprendizado por Reforço Profundo, como DQN para RL em grande escala - Dominar algoritmos de Gradientes de Política e métodos Ator-Crítico (AC, A2C, A3C) - Explorar algoritmos avançados de DRL, como DDPG, TRPO e PPO - Compreender o RL baseado em modelo e sua diferenciação das técnicas de planejamento - Adquirir conhecimento sobre vários algoritmos de RL baseados em modelo e suas aplicações Esperamos que você aproveite este curso e o considere valioso para sua jornada no Aprendizado por Reforço.Estimar frete
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