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Aprendizado por Reforço Moderno: Agentes Avançados de Ator-Crítico

Implemente Pesquisas de Inteligência Artificial de Ponta no Open AI Gym Usando PyTorch e Tensorflow2

Neste curso avançado sobre aprendizado profundo por reforço, você aprenderá como implementar algoritmos de ponta, como gradiente de política, ator-crítico, gradiente de política determinística profunda (DDPG), gradiente de política determinística profunda com atraso duplo (TD3) e ator crítico suave (SAC) em vários ambientes desafiadores fornecidos pelo Open AI gym. O foco será em lidar com ambientes com espaços de ação contínuos, o que é especialmente relevante para aqueles interessados em pesquisar o controle robótico usando aprendizado profundo por reforço. Em vez de ser um curso que fornece informações mastigadas, aqui você aprenderá a ler e implementar independentemente pesquisas de aprendizado profundo por reforço a partir do zero. Você adquirirá um framework repetível para implementar eficientemente algoritmos discutidos em artigos de pesquisa avançada. Dominar o conteúdo deste curso aumentará significativamente suas habilidades como engenheiro de inteligência artificial, diferenciando você de estudantes que dependem de outros para simplificar conceitos complexos. Não se preocupe se já faz um tempo desde o seu último curso de aprendizado por reforço; começaremos com uma revisão rápida dos tópicos principais. O curso começa com uma visão prática dos fundamentos do aprendizado por reforço, abordando tópicos como a Equação de Bellman, Processos de Decisão de Markov, Predição de Monte Carlo, Controle de Monte Carlo, Predição de Diferença Temporal TD(0), Controle de Diferença Temporal com Q Learning, e prossegue para codificar nosso primeiro agente: uma inteligência artificial capaz de jogar blackjack. Em seguida, avançaremos para ensinar um agente a equilibrar um pêndulo de carrinho usando Q learning. Uma vez que os fundamentos estejam solidificados, o ritmo acelera e mergulhamos em métodos de gradiente de política. Exploramos o algoritmo REINFORCE e o utilizamos para treinar uma inteligência artificial a pousar com sucesso na lua no ambiente lunar fornecido pelo Open AI gym. Em seguida, passamos a codificar o algoritmo de ator-crítico de um passo para mais uma vez conquistar o desafio lunar. Com os fundamentos cobertos, passamos a projetos mais desafiadores: implementar artigos de pesquisa de aprendizado profundo por reforço. Começamos com os Gradientes de Política Determinística Profunda (DDPG), um algoritmo projetado para treinar robôs a se destacarem em várias tarefas de controle contínuo. O DDPG combina os avanços do Aprendizado Q Profundo com métodos tradicionais de ator-crítico, alcançando resultados de ponta em ambientes com espaços de ação contínuos. Em seguida, implementamos um algoritmo de inteligência artificial de ponta: Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradients (TD3). Este algoritmo estabelece um novo referencial de desempenho em tarefas de controle robótico contínuo, e demonstraremos seu desempenho de classe mundial no ambiente Bipedal Walker fornecido pelo Open AI gym. O TD3 se baseia no algoritmo DDPG, abordando vários problemas de aproximação que prejudicam o desempenho do DDPG e de outros algoritmos de ator-crítico. Por fim, implementaremos o algoritmo de ator crítico suave (SAC). O SAC aborda o aprendizado profundo por reforço de uma perspectiva única, priorizando a maximização da entropia em vez da maximização do escore como um objetivo viável. Essa abordagem leva a um aumento na exploração por parte do nosso agente e um desempenho excepcional em vários ambientes cruciais do Open AI Gym. Ao final do curso, você terá uma compreensão abrangente dos métodos de Ator-Crítico e será capaz de responder a perguntas fundamentais, como por que os métodos de ator-crítico são valiosos apesar do sucesso do aprendizado Q profundo, como os avanços no aprendizado Q profundo podem ser aplicados a outras áreas do aprendizado por reforço, como lidar com o dilema de explorar-explorar com uma política determinística, como lidar com o viés de superestimação em métodos de ator-crítico e como gerenciar erros de aproximação inerentes em redes neurais profundas. Este curso é projetado para estudantes altamente motivados e avançados. Para ter sucesso, você deve ter cursado anteriormente os seguintes tópicos: cálculo de nível universitário, aprendizado por reforço e aprendizado profundo. O curso progride em um ritmo acelerado, abordando tópicos de ponta em pesquisas de aprendizado profundo por reforço. No entanto, a recompensa é que você ganhará a habilidade de ler artigos de pesquisa e traduzi-los eficientemente em código funcional. Você não precisará mais depender de postagens de blog não confiáveis.

O que você aprenderá:

- Como implementar métodos de gradiente de política em PyTorch - Como codificar Gradientes de Política Determinística Profunda (DDPG) em PyTorch - Como codificar Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradients (TD3) em PyTorch - Como codificar algoritmos de ator-crítico em PyTorch - Como implementar pesquisas de inteligência artificial de ponta em Python