Descrição
Aprendizado Profundo por Reforço usando Python
Guia Completo de Aprendizado Profundo por Reforço
Bem-vindo ao mundo do Aprendizado Profundo por Reforço usando Python! Você já se perguntou como robôs inteligentes são criados? O Aprendizado Profundo por Reforço é um subcampo do aprendizado de máquina que se concentra na criação de robôs inteligentes. Nos últimos anos, ele alcançou resultados notáveis, permitindo-nos construir robôs que podem superar os humanos em jogos desafiadores como Alpha-Go e xadrez. O Aprendizado Profundo por Reforço combina os campos do Aprendizado por Reforço e do Aprendizado Profundo. O Aprendizado Profundo é um subcampo do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais, algoritmos especiais que permitem que as máquinas aprendam. Neste curso, exploraremos o Aprendizado Profundo por Reforço e abordaremos os seguintes tópicos:Seção 1: Uma Introdução ao Aprendizado Profundo por Reforço
Nesta seção, aprofundaremos os fundamentos do Aprendizado Profundo por Reforço. Abordaremos conceitos como Política, Função de Valor, Função Q e Redes Neurais.Seção 2: Configurando o Ambiente
Aqui, orientaremos você sobre como criar seu ambiente virtual e instalar todos os pacotes necessários para começar.Seção 3: Jogo Grid World e Aprendizado Profundo por Q-Learning
Nesta seção, ensinaremos você a construir seu primeiro robô inteligente para resolver o jogo Grid World. Você aprenderá como treinar uma rede neural, além de explorar os conceitos de exploração e exploração.Seção 4: Jogo Mountain Car e Aprendizado Profundo por Q-Learning
Aqui, desafiaremos você a construir um robô capaz de resolver o jogo Mountain Car. Abordaremos a criação do módulo ICM e do módulo RND, que são essenciais para resolver o problema de recompensa escassa neste jogo.Seção 5: Jogo Flappy Bird e Aprendizado Profundo por Q-Learning
Nesta seção, orientaremos você na construção de um robô inteligente para conquistar o jogo Flappy Bird. Você aprenderá como criar várias variantes da rede Q, incluindo a rede Q dueling, a rede Q priorizada e a rede Q de 2 passos.Seção 6: Jogo Ms Pacman e Aprendizado Profundo por Q-Learning
Aqui, mostraremos como desenvolver um robô inteligente capaz de resolver o jogo Ms Pacman. Você explorará diferentes variantes da rede Q, como a rede Q ruidosa, a rede Q dupla e a rede Q de n etapas.Seção 7: Negociação de Ações e Aprendizado Profundo por Q-Learning
Nesta seção final, ensinaremos você a construir um robô inteligente para negociação de ações. O que você aprenderá: - Obter uma compreensão abrangente do aprendizado profundo por reforço e suas aplicações. - Construir sua própria rede neural. - Implementar cinco projetos diferentes de aprendizado por reforço. - Descobrir várias técnicas para melhorar o desempenho do seu robô. Junte-se a nós nesta jornada emocionante pelo mundo do Aprendizado Profundo por Reforço usando Python!Estimar frete
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