Descrição
Inteligência Artificial em Python: Aprendizado por Reforço de A a Z
Prepare-se para o futuro com o Aprendizado por Reforço, um dos tópicos mais misteriosos da Inteligência Artificial! Olá amigos, este curso é o objetivo final da nossa jornada de 7 etapas em Inteligência Artificial, o curso de Inteligência Artificial em Python (Aprendizado por Reforço). Ao longo desta jornada, cobrimos os seguintes cursos: Python: Programação do Zero (1), Ciência de Dados e Python: Do Zero ao Especialista (2), Visualização de Dados: De A a Z (3), Aprendizado de Máquina e Python: De A a Z (4), Aprendizado Profundo, Aprendizado Estatístico e Inteligência Artificial. O que você vai ganhar com este curso: 1. Habilidades de Codificação do Zero: Escrevemos código juntos, começando com uma página em branco para cada lição. Dessa forma, você pode entender como o código se junta e o significado por trás de cada linha. 2. Códigos e Modelos: Você pode baixar todos os modelos e códigos Python que criamos no curso. Isso permite que você pratique por conta própria e crie facilmente seus próprios projetos usando os modelos. 3. Teoria e Lógica: Não apenas ensinamos você a codificar, mas também explicamos a lógica e a teoria por trás do código. Você entenderá por que escrevemos um código específico. 4. Suporte durante o curso: Criamos uma equipe de Cientistas de Dados profissionais para fornecer suporte. Isso significa que você receberá respostas para suas perguntas, relacionadas ao curso ou não, dentro de 72 horas. Conteúdo do Curso de Inteligência Artificial (Aprendizado por Reforço): - Introdução - Introdução ao Aprendizado por Reforço - Instalação do Anaconda e Python - Apresentação dos Recursos do Curso - Q-Learning - Agente-Ambiente-Estado-Ação-Recompensa - Equação de Bellman - Determinístico vs Estocástico - Processo de Decisão de Markov - Q-Learning - Diferença Temporal - Tabela/Algoritmo Q - Exploração vs Exploração - Penalidade por Vida - Projeto Taxi - Projeto Frozen Lake - Aprendizado Q Profundo - Q-Learning vs Aprendizado Q Profundo - Aprendizado Q Profundo - Replay de Experiência - Epsilon Greedy Adaptativo - Projeto Cart Pole - Projeto Lunar Lander - Design de Ambiente - Design de Jogo - Jogador-Sprite-Inimigo - Colisão - Design de Ambiente - Algoritmo DQL - Aprendizado Q Convolucional Profundo - O que é Aprendizado Q Convolucional Profundo? - Plano de Codificação do Jogo Pong - Design de Ambiente: Variáveis Constantes - Jogo Pong: Inicializador, Exibição, Atualização, Ação, Processo - Jogo Pong: Treinamento do Modelo do Agente - Jogo Pong: Resultados do Treinamento do Agente Não se deixe enganar pelo conteúdo em inglês, meus amigos. As lições são totalmente em turco. Matricule-se agora e vamos começar o mais rápido possível. O que você vai aprender: - A matemática, lógica, teoria e codificação de algoritmos de Inteligência Artificial (Aprendizado por Reforço) usando Python do zero - Diferentes projetos de Inteligência Artificial (Aprendizado por Reforço) que você irá codificar em conjunto e individualmente - Como um modelo de Inteligência Artificial (Agente) pode se treinar sem depender de dados - Algoritmos como Q-Learning e Aprendizado Q Profundo em Inteligência Artificial (Aprendizado por Reforço) - Criar um ambiente de jogo (Jogo Atari) usando Python para implementar algoritmos de Inteligência Artificial (Aprendizado por Reforço) - Como, por que e para quais propósitos os algoritmos de Inteligência Artificial (Aprendizado por Reforço) são usados no mundo - Desenvolver seu próprio algoritmo de Inteligência Artificial (Aprendizado por Reforço) - Opcional: Apêndice 1, 2, 3: Redes Neurais Artificiais, Programação Orientada a Objetos, Redes Neurais ConvolucionaisEstimar frete
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