Aprendizagem por reforço profundo: implementando trabalhos de pesquisa em PyTorch e TensorFlow

Este curso guia você pelo processo de leitura, compreensão e implementação de sofisticados algoritmos de aprendizado por reforço a partir do zero, transformando conceitos matemáticos abstratos em agentes de trabalho. Você passará dos princípios fundamentais da tomada de decisão para a implementação de algoritmos de última geração usados em robótica e sistemas autônomos.No final deste curso, você poderá interpretar documentos técnicos e construir agentes robustos usando as principais estruturas de aprendizado profundo do setor. O que você vai aprender: - Entenda conceitos fundamentais como Processos de Decisão de Markov, a Equação de Bellman e a aprendizagem por diferença temporal. - Implementar algoritmos principais, incluindo métodos Q-Learning e Policy Gradient a partir de descrições escritas. - Domine arquiteturas avançadas de Ator-Crítico, como DDPG, TD3 e Soft Actor-Critic (SAC). - Aplique o aprendizado por reforço a espaços de ação contínua essenciais para o controle robótico moderno. - Traduza fórmulas matemáticas de trabalhos de pesquisa em código PyTorch e TensorFlow limpo e modular. - Pratique a depuração e o ajuste de agentes em ambientes de simulação padronizados modernos, como o Gymnasium. - Aplique práticas modernas de Python, incluindo dicas de tipo e ambientes vetoriais, para melhorar o desempenho do agente. O curso começa com uma introdução completa à terminologia de aprendizado por reforço e aos algoritmos clássicos antes de avançar para implementações modernas de aprendizagem profunda. Você lerá explicações detalhadas de arquiteturas de agentes e seguirá passos escritos estruturados para construir cada sistema do zero, garantindo uma compreensão profunda da lógica subjacente. Este curso é projetado para iniciantes no campo do aprendizado por reforço que têm uma compreensão básica do Python e estão prontos para enfrentar desafios de IA mais complexos.Não é necessária experiência prévia com trabalhos de pesquisa. Comece a criar seus próprios agentes de IA de alto desempenho através do poder da implementação de pesquisa.