Descrição
Aprendizado por Reforço: Do Iniciante ao Mestre - IA em Python
Construa Agentes de Inteligência Artificial (IA) usando Aprendizado por Reforço Profundo e PyTorch: A2C, REINFORCE, DQN, etc.
Este curso abrangente oferece um guia completo para o Aprendizado por Reforço, um dos três paradigmas da inteligência artificial moderna. Ao longo deste curso, você obterá uma compreensão sólida dos fundamentos do Aprendizado por Reforço e aprenderá a implementar algoritmos adaptativos que resolvem tarefas de controle com base na experiência. Além disso, você explorará a integração de técnicas de Aprendizado Profundo e redes neurais, levando ao ramo conhecido como Aprendizado por Reforço Profundo. Ao final deste curso, você terá uma base sólida para compreender algoritmos emergentes e se preparar para cursos mais avançados em Aprendizado por Reforço.
Projetado para aprimorar suas habilidades práticas, este curso se concentra na implementação de algoritmos em notebooks Jupyter do zero. Dividido em três partes, o curso abrange diversos tópicos:
Parte 1 (Métodos tabulares):
- Processo de decisão de Markov
- Programação dinâmica
- Métodos de Monte Carlo
- Métodos de diferença temporal (SARSA, Q-Learning)
- Bootstrapping de N etapas
Parte 2 (Espaços de estados contínuos):
- Agregação de estados
- Codificação de azulejos
Parte 3 (Aprendizado por Reforço Profundo):
- SARSA Profundo
- Q-Learning Profundo
- REINFORCE
- Ator-Crítico de Vantagem / A2C (método Ator-Crítico de Vantagem / A2C)
Ao se inscrever neste curso, você irá:
- Obter uma compreensão abrangente do paradigma de Aprendizado por Reforço e suas aplicações
- Aprender o processo de resolução de tarefas cognitivas usando Aprendizado por Reforço
- Explorar diferentes abordagens para resolver tarefas com Aprendizado por Reforço e selecionar a mais adequada
- Implementar algoritmos de Aprendizado por Reforço do zero
- Desenvolver uma compreensão fundamental do processo de aprendizado para cada algoritmo
- Depurar e estender os algoritmos apresentados
- Aprender a implementar novos algoritmos a partir de artigos de pesquisa
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