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Curso de Aprendizado por Reforço Avançado: métodos de gradiente de política

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Preço:
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Descrição

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Aprendizado por Reforço Avançado: Métodos de Gradiente de Política

Construa agentes de Inteligência Artificial (IA) usando Aprendizado por Reforço Profundo e PyTorch: (REINFORCE, A2C, PPO, etc) Este é o curso mais abrangente de Aprendizado por Reforço disponível. Neste curso, você adquirirá as habilidades para implementar poderosos algoritmos de Aprendizado por Reforço Profundo em Python usando PyTorch e PyTorch Lightning. Você desenvolverá algoritmos adaptativos do zero para resolver tarefas de controle com base na experiência. Ao combinar essas técnicas com Redes Neurais e métodos de Aprendizado Profundo, você será capaz de criar agentes de Inteligência Artificial adaptativos capazes de resolver tarefas de tomada de decisão. Este curso irá apresentá-lo às técnicas de ponta em Aprendizado por Reforço. Ele também o preparará para cursos futuros nesta série, onde exploraremos métodos avançados que se destacam em diferentes tipos de tarefas. O curso se concentra no desenvolvimento de habilidades práticas. Depois de compreender os conceitos-chave de cada método, você implementará um ou mais algoritmos em notebooks Jupyter do zero.

Módulos de Nivelamento:

- Atualização: O processo de decisão de Markov (MDP). - Atualização: Métodos de Monte Carlo. - Atualização: Métodos de diferença temporal. - Atualização: Bootstrapping de N etapas. - Atualização: Breve introdução às Redes Neurais. - Atualização: Métodos de gradiente de política.

Aprendizado por Reforço Avançado:

- REINFORCE - REINFORCE para espaços de ação contínuos - Ator-crítico de vantagem (A2C) - Métodos de região de confiança - Otimização de política por proximidade (PPO) - Estimativa de vantagem generalizada (GAE) - Otimização de política por região de confiança (TRPO)

O que você aprenderá:

- Dominar algoritmos avançados de Aprendizado por Reforço. - Aprender como desenvolver IAs que podem navegar em ambientes complexos para alcançar seus objetivos. - Criar agentes avançados de Aprendizado por Reforço usando ferramentas populares em Python (PyTorch Lightning, OpenAI gym, Optuna). - Ganhar expertise em ajuste de hiperparâmetros para otimizar o aprendizado da IA. - Desenvolver uma compreensão fundamental do processo de aprendizado para cada algoritmo. - Depurar e estender os algoritmos apresentados. - Implementar novos algoritmos a partir de artigos de pesquisa.

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