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Duração 14 horas
Programa do Curso
Introdução ao Reinforcement Learning
- Visão geral do reinforcement learning e suas aplicações
- Diferenças entre aprendizagem supervisionada, não supervisionada e reinforcement learning
- Conceitos-chave: agente, ambiente, recompensas e política
Processos de Decisão de Markov (MDPs)
- Compreensão de estados, ações, recompensas e transições de estado
- Funções de valor e a Equação de Bellman
- Programação dinâmica para a resolução de MDPs
Algoritmos Centrais de RL
- Métodos tabulares: Q-Learning e SARSA
- Métodos baseados em política: algoritmo REINFORCE
- Frameworks Actor-Critic e suas aplicações
Deep Reinforcement Learning
- Introdução às Deep Q-Networks (DQN)
- Experiência replay e redes alvo
- Gradientes de política e métodos avançados de deep RL
Frameworks e Ferramentas de RL
- Introdução ao OpenAI Gym e outros ambientes de RL
- Utilização de PyTorch ou TensorFlow para o desenvolvimento de modelos de RL
- Treino, testes e benchmarking de agentes de RL
Desafios no RL
- Equilíbrio entre exploração e exploração no treino
- Gestão de recompensas esparsas e problemas de atribuição de crédito
- Escalabilidade e desafios computacionais no RL
Atividades Práticas
- Implementação dos algoritmos Q-Learning e SARSA do zero
- Treino de um agente baseado em DQN para jogar um jogo simples no OpenAI Gym
- Ajuste fino de modelos de RL para melhorar o desempenho em ambientes personalizados
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão sólida dos princípios e algoritmos de machine learning
- Competência na programação em Python
- Conhecimento de redes neurais e frameworks de deep learning
Público-Alvo
- Engenheiros de machine learning
- Especialistas em IA
Formação Empresarial Personalizada
Soluções de formação concebidas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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