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Programa do Curso
Introdução a Reinforcement Learning
- O que é a aprendizagem por reforço?
- Conceitos-chave: agente, ambiente, estados, acções e recompensas
- Desafios da aprendizagem por reforço
Exploração e aproveitamento
- Equilíbrio entre exploração e aproveitamento em modelos de RL
- Estratégias de exploração: epsilon-greedy, softmax, e mais
Q-Learning e redes Q profundas (DQNs)
- Introdução ao Q-learning
- Implementação de DQNs usando TensorFlow
- Otimização do Q-learning com repetição de experiências e redes alvo
Métodos baseados em políticas
- Algoritmos de gradiente de política
- Algoritmo REINFORCE e sua implementação
- Métodos de crítica de actores
Trabalhar com o OpenAI Gym
- Configurar ambientes no OpenAI Gym
- Simulação de agentes em ambientes dinâmicos
- Avaliação do desempenho do agente
Técnicas Reinforcement Learning avançadas
- Aprendizagem por reforço multiagente
- Gradiente de política determinística profunda (DDPG)
- Otimização da política proximal (PPO)
Implementação de modelos Reinforcement Learning
- Aplicações do mundo real da aprendizagem por reforço
- Integração de modelos RL em ambientes de produção
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Experiência com programação Python
- Conhecimento básico dos conceitos de aprendizagem profunda e de aprendizagem automática
- Conhecimento de algoritmos e conceitos matemáticos utilizados na aprendizagem por reforço
Público-alvo
- Cientistas de dados
- Profissionais de aprendizagem automática
- Investigadores de IA
28 Horas
Declaração de Clientes (4)
muito simpática e prestável
Aktar Hossain - Unit4
Curso - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Máquina Traduzida
A configuração manual sem servidor. Além disso, eu não tinha ideia de que o console da web do sls sai, o que é bom.
Rafal Kucharski - The Software House sp. z o.o.
Curso - Serverless Framework for Developers
Máquina Traduzida
All good, nothing to improve
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Curso - AWS Lambda for Developers
IOT applications