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Curso de Aprendizado por Reforço com Deep Learning, PyTorch e Python

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Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

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Aprendizado por Reforço com Deep Learning, PyTorch e Python

Construa um Carro Autônomo Virtual com Inteligência Artificial e Deep Q-Learning

O campo do Deep Learning está relacionado à aplicação de redes neurais artificiais na resolução de problemas complexos que requerem técnicas computacionais avançadas. Existem várias aplicações práticas que já foram construídas usando essas técnicas, como carros autônomos, descoberta de novos medicamentos, diagnóstico e tratamento precoce de doenças, geração automática de notícias, reconhecimento facial, recomendação de produtos, previsão de valores de ações e até mesmo geração automática de roteiros de filmes! Nestes exemplos, a técnica subjacente utilizada são as redes neurais artificiais, que buscam "imitar" como o cérebro humano funciona e são consideradas as mais avançadas no campo do Aprendizado de Máquina. Dentro do contexto do Aprendizado de Máquina, também existe a área do Aprendizado por Reforço, que é um tipo de aprendizado usado em sistemas multiagentes onde os agentes devem interagir com o ambiente e aprender por conta própria, recebendo recompensas positivas quando realizam ações corretas e recompensas negativas quando realizam ações que não levam ao objetivo. O interessante dessa técnica é que a inteligência artificial aprende sem nenhum conhecimento prévio, adaptando-se ao ambiente e encontrando soluções por conta própria! E para introduzi-lo a esse campo, neste curso, você terá uma visão teórica e prática da construção de um carro autônomo virtual usando o aprendizado por reforço! Trabalharemos com técnicas modernas de Deep Learning usando a biblioteca PyTorch e a linguagem Python! Ao final, você terá todas as ferramentas necessárias para resolver outros tipos de problemas com aprendizado por reforço. O conteúdo do curso está dividido em três partes: Teoria do aprendizado por reforço com o algoritmo Q-Learning, Teoria do aprendizado por reforço com Deep Q-Learning, usando redes neurais artificiais, Construção passo a passo da inteligência artificial para controlar o carro autônomo. Você também tem um apêndice sobre os conceitos básicos de redes neurais artificiais, caso não tenha muita experiência na área. Este curso é categorizado como nível intermediário, pois, apesar do apêndice para revisar o conteúdo básico, é interessante que você já tenha alguma experiência com redes neurais. Você está pronto para dar um passo importante em sua carreira? Esperamos vê-lo no curso! """

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