Descrição
Aprendizado por Reforço e Automação para Robótica
Projetos Práticos em Aprendizado Profundo, Aprendizado por Reforço e Processamento de Linguagem Natural
Aprenda as técnicas mais recentes em Tensorflow, Keras e OpenAI
O Aprendizado por Reforço é um ramo do Aprendizado de Máquina que se concentra em ensinar a um agente tomar decisões e realizar ações com base nas recompensas que ele recebe de seu ambiente. Nos últimos anos, o campo do aprendizado por reforço tem experimentado um crescimento significativo, graças a avanços como a vitória do Google Deep Mind sobre um jogador profissional de Alpha Go e o triunfo da equipe da OpenAI sobre um jogador profissional de DOTA. Anteriormente, as aplicações do aprendizado por reforço eram limitadas pela falta de infraestrutura computacional poderosa. No entanto, com os avanços nas tecnologias computacionais, estamos agora testemunhando o surgimento de novas possibilidades emocionantes. Por exemplo, treinar modelos para controlar carros autônomos sem instruções explícitas é uma aplicação potencial do aprendizado por reforço. Ao permitir que a máquina aprenda com seus próprios erros e usando uma função de recompensa como o único elemento fixo, podemos criar sistemas de controle mais eficientes e adaptativos. O aprendizado por reforço também é amplamente utilizado na construção de IA para jogar jogos de computador, como o AlphaGo Zero, que derrotou um campeão mundial no jogo de Go. Outras aplicações incluem jogos ATARI e Backgammon. No campo da robótica e automação industrial, o aprendizado por reforço permite que os robôs criem sistemas de controle adaptativos eficientes com base em suas próprias experiências e comportamentos. O trabalho da DeepMind em Aprendizado por Reforço Profundo para Manipulação Robótica com Atualizações de Política Assíncronas é um exemplo primordial disso. Neste curso, você aprenderá: - Técnicas de Aprendizado por Reforço - Princípios de Aprendizado Profundo - Conceitos de Processamento de Linguagem Natural - Como usar Tensorflow e Keras para implementar modelos de aprendizado de máquina - Como aproveitar o OpenAI e as Ferramentas de ML Utilitárias para aplicações avançadas Junte-se a nós nesta jornada emocionante pelo mundo do Aprendizado por Reforço e Automação para Robótica. Assista ao nosso vídeo de demonstração para ter uma ideia do que você pode alcançar com essas tecnologias de ponta.Estimar frete
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