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Programa do Curso
Introdução a Reinforcement Learning
- Panorâmica da aprendizagem por reforço e das suas aplicações
- Diferenças entre aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço
- Conceitos-chave: agente, ambiente, recompensas e política
Processos de decisão de Markov (MDPs)
- Compreender os estados, as acções, as recompensas e as transições de estado
- Funções de valor e a equação de Bellman
- Programação dinâmica para resolver MDPs
Principais algoritmos de RL
- Métodos tabulares: Q-Learning e SARSA
- Métodos baseados em políticas: Algoritmo REINFORCE
- Quadros de crítica de actores e suas aplicações
Profundo Reinforcement Learning
- Introdução às redes Q profundas (DQN)
- Repetição de experiências e redes-alvo
- Gradientes de política e métodos avançados de RL profunda
Estruturas e ferramentas de RL
- Introdução ao OpenAI Gym e outros ambientes de RL
- Utilização de PyTorch ou TensorFlow para desenvolvimento de modelos de RL
- Treino, teste e avaliação comparativa de agentes de RL
Desafios na RL
- Equilíbrio entre exploração e aproveitamento no treino
- Lidar com recompensas esparsas e problemas de atribuição de créditos
- [Desafios computacionais e de mobilidade na RL
Actividades práticas Activities
- Implementação dos algoritmos Q-Learning e SARSA de raiz
- Treinar um agente baseado em DQN para jogar um jogo simples em OpenAI Gym
- Ajuste fino dos modelos de RL para melhorar o desempenho em ambientes personalizados
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Forte compreensão dos princípios e algoritmos de aprendizagem automática
- Proficiência em programação Python
- Familiaridade com redes neurais e estruturas de aprendizagem profunda
Público-alvo
- Engenheiros de aprendizagem automática
- Especialistas em IA
14 Horas
Declaração de Clientes (1)
Treinador respondendo perguntas na hora.
Adrian
Curso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Máquina Traduzida
