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Curso de Aprendizado Profundo por Reforço Impulsionado pela Curiosidade

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Preço:
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Descrição

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Aprendizado Profundo de Reforço Impulsionado pela Curiosidade

Como os Agentes Podem Aprender em Ambientes sem Recompensas

Se o objetivo é desenvolver uma inteligência artificial geral por meio do aprendizado por reforço, é crucial abordar o desafio de aprender em ambientes com recompensas escassas ou completamente ausentes. Em sistemas da vida real, as recompensas muitas vezes só são recebidas após um número significativo de etapas de tempo, deixando o agente com informações limitadas para desenvolver estratégias bem-sucedidas. O aprendizado por reforço baseado na curiosidade oferece uma solução ao instilar no agente um senso inerente de curiosidade sobre seu ambiente, permitindo que ele explore e aprenda políticas eficazes para navegar no ambiente. Neste curso avançado sobre aprendizado profundo de reforço, indivíduos motivados terão a oportunidade de implementar pesquisas de ponta em inteligência artificial do zero. Este curso acelerado é projetado para aqueles com experiência em codificação de agentes atores críticos de forma independente. Vamos nos aprofundar em dois artigos durante este curso, utilizando o popular framework PyTorch. O primeiro artigo foca em métodos assíncronos para aprendizado profundo de reforço, especificamente o amplamente reconhecido algoritmo assíncrono de ator crítico com vantagem (A3C). Nesta seção, os alunos serão apresentados a um novo framework de aprendizado que não requer uma GPU. Vamos explorar a implementação de multithreading em Python e utilizá-lo para treinar vários agentes atores críticos em paralelo. Além da implementação básica descrita no artigo, vamos incorporar um aprimoramento recente do aprendizado por reforço conhecido como estimativa de vantagem generalizada. Para avaliar a eficácia de nossos agentes, vamos testá-los no ambiente Pong da biblioteca Atari do Open AI Gym, com o objetivo de alcançar um desempenho de classe mundial em poucas horas. Em seguida, vamos nos concentrar no aprendizado em ambientes com recompensas escassas ou completamente ausentes, o que representa um novo paradigma no aprendizado por reforço. Essa abordagem aproveita a curiosidade do agente sobre o ambiente como uma recompensa intrínseca, motivando-o a explorar e adquirir habilidades generalizáveis. Vamos implementar o módulo de curiosidade intrínseca (ICM), um módulo suplementar compatível com qualquer algoritmo de aprendizado profundo de reforço. Por meio do treinamento e teste em um ambiente semelhante a um labirinto, onde as recompensas só são obtidas ao alcançar o objetivo, demonstraremos uma melhoria significativa no desempenho em comparação com o algoritmo A3C convencional. Isso mostrará conclusivamente o poder do aprendizado profundo de reforço impulsionado pela curiosidade. Observe que este curso é projetado para estudantes motivados e avançados, oferecendo apenas uma breve revisão dos conceitos fundamentais em aprendizado por reforço e métodos de ator crítico. Vamos rapidamente passar para a leitura e implementação de artigos de pesquisa. A versatilidade tanto do ICM quanto dos métodos assíncronos reside em sua aplicabilidade a vários outros algoritmos de aprendizado por reforço. Esses paradigmas podem ser facilmente integrados com modificações mínimas em algoritmos como otimização de política proximal, ator crítico suave ou aprendizado Q profundo. Ao se inscrever neste curso, os alunos adquirirão as seguintes habilidades: - Implementação de artigos de aprendizado profundo de reforço - Utilização de CPUs multi-core para processamento paralelo em Python - Codificação do algoritmo A3C do zero - Desenvolvimento do ICM com base em princípios fundamentais - Implementação de estimativa de vantagem generalizada - Modificação da biblioteca Atari do Open AI Gym - Escrita de código modular extensível Este curso está sendo lançado inicialmente com a implementação do PyTorch, com uma versão do Tensorflow 2 a seguir. Estou ansioso para tê-lo conosco nesta jornada emocionante.

O que você aprenderá

- Codificação de Agentes A3C - Processamento Paralelo em Python - Implementação de Artigos de Aprendizado Profundo de Reforço - Codificação do Módulo de Curiosidade Intrínseca

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