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Curso de Aprendizado por Reforço (Inglês): Domine a Arte do RL

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Preço:
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Descrição

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Aprendizado por Reforço: Domine a Arte do RL

Visão Geral do Curso

Bem-vindo ao nosso curso abrangente sobre Aprendizado por Reforço (RL). RL é um campo fascinante e crucial dentro da Aprendizagem de Máquina e IA. Frequentemente referido como a "joia da coroa" da IA, RL oferece um imenso potencial para resolver problemas complexos. Neste curso, iremos explorar todos os aspectos do RL, desde sua definição até sua implementação prática.

Conteúdo do Curso

Nosso curso está dividido em seis seções principais, cada uma abordando tópicos e técnicas essenciais em RL.

Seção 1: Introdução ao RL

Nesta seção, iremos comparar RL com Aprendizado Supervisionado, explorar suas aplicações e entender os componentes fundamentais de um problema de RL. Também iremos introduzir o OpenAI Gym, um ambiente popular para implementação de algoritmos de RL.

Seção 2: Processo de Decisão de Markov (MDP)

Aqui, iremos aprofundar na formulação de problemas de RL como MDPs. Iremos aprender sobre Programação Dinâmica e sua aplicação em problemas básicos de RL.

Seção 3: RL sem Modelo

Baseando-se em nosso entendimento de MDPs, iremos explorar soluções sem modelo nesta seção. Iremos focar em métodos de amostragem Monte-Carlo e Temporal-Difference, incluindo os algoritmos amplamente utilizados Q-learning e SARSA. A implementação prática desses algoritmos em problemas de labirinto tabular de controle será demonstrada usando o OpenAI Gym.

Seção 4: Aprendizado por Reforço Profundo (DRL)

Para lidar com problemas mais complexos, precisamos aprender sobre aproximação de função em RL. Esta seção irá introduzir métodos de Aprendizado por Reforço Profundo (DRL), com foco em Redes Q Profundas (DQN). Iremos discutir o avanço alcançado pela DeepMind na resolução de jogos Atari e AlphaGO usando DQN. A implementação prática de DQN usando bibliotecas como Keras-RL e TF-Agents também será abordada.

Seção 5: Algoritmos Avançados de DRL

Nesta seção, iremos explorar algoritmos avançados de DRL, especialmente aqueles que fazem parte da família de métodos baseados em Política. Iremos discutir Gradientes de Política, DDPG, Ator-Crítico, A2C, A3C, TRPO e métodos PPO. Além disso, iremos introduzir a biblioteca Stable Baseline, que permite a implementação desses algoritmos em diversos ambientes no OpenAI Gym, incluindo jogos Atari.

Seção 6: RL Baseado em Modelo

Por fim, iremos aprofundar nos métodos de RL baseados em modelo e diferenciá-los das técnicas de planejamento. Iremos explorar todo o espectro de métodos de RL e suas aplicações.

O que Você Aprenderá

Ao final deste curso, você será capaz de: - Definir o conceito de Aprendizado por Reforço - Aplicar técnicas de RL utilizando bibliotecas de ponta como OpenAI Gym, Stable Baselines, Keras-RL e TensorFlow Agents - Entender os domínios de aplicação e histórias de sucesso do RL - Diferenciar entre Aprendizado por Reforço e Aprendizado Supervisionado - Identificar os principais componentes de uma configuração de problema de RL - Definir Processo de Recompensa de Markov (MRP) e Processo de Decisão de Markov (MDP) - Resolver problemas de RL utilizando técnicas de planejamento como algoritmos de Programação Dinâmica (Avaliação de Política, Iteração de Política e Iteração de Valor) - Resolver problemas de RL utilizando algoritmos sem modelo como Monte-Carlo, TD learning, Q-learning e SARSA - Diferenciar entre algoritmos On-policy e Off-policy - Dominar algoritmos de Aprendizado por Reforço Profundo como Redes Q Profundas (DQN) e aplicá-los a problemas de RL em larga escala - Dominar algoritmos de Gradientes de Política e Ator-Crítico (AC, A2C, A3C) - Dominar algoritmos avançados de DRL como DDPG, TRPO e PPO - Definir RL baseado em modelo e diferenciá-lo das técnicas de planejamento, e entender seus principais algoritmos e aplicações. Esperamos que você aproveite este curso e o considere valioso para sua jornada no emocionante mundo do Aprendizado por Reforço.

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