Aprendizagem por Reforço com Deep Learning, PyTorch e Python

A área de Deep Learning (Aprendizagem Profunda) está relacionada a aplicação das redes neurais artificiais na resolução de problemas complexos e que requerem artifícios computacionais avançados. Existem diversas aplicações práticas que já foram construídas utilizando essas técnicas, tais como: carros autônomos, descoberta de novos medicamentos, cura e diagnóstico antecipado de doenças, geração automática de notícias, reconhecimento facial, recomendação de produtos, previsão dos valores de ações na bolsa de valores e até mesmo a geração automática de roteiros de filmes. Nesses exemplos, a técnica base utilizada são as redes neurais artificiais, que procuram "imitar" como o cérebro humano funciona e são consideradas hoje em dia como as mais avançadas no cenário de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina).

Também dentro do contexto da Aprendizagem de Máquina existe a área de Aprendizagem por Reforço, que é um tipo de aprendizagem usado em sistemas multi-agente no qual os agentes devem interagir no ambiente e aprenderem por conta própria, ganhando recompensas positivas quando executam ações corretas e recompensas negativas quando executam ações que não levem para o objetivo. O interessante dessa técnica é que a inteligência artificial aprende sem nenhum conhecimento prévio, adaptando-se ao ambiente e encontrando as soluções sozinho. E para levar você até essa área, neste curso você terá uma visão teórica e principalmente prática sobre a construção de um carro autônomo virtual utilizando aprendizagem por reforço.

Vamos trabalhar com técnicas modernas de Deep Learning com a biblioteca PyTorch e a linguagem Python. Ao final você terá todas as ferramentas necessárias para solucionar outros tipos de problemas com aprendizagem por reforço. O conteúdo do curso está dividido em três partes:Teoria sobre aprendizagem por reforço com o algoritmo Q-LearningTeoria da aprendizagem por reforço com Deep Q-Learning, com a utilização de redes neurais artificiaisConstrução passo a passo da inteligência artificial para controlar o carro autônomoVocê ainda conta com um anexo sobre o básico das redes neurais artificiais caso você não tenha muita experiência na área.

Este curso é categorizado como nível intermediário, pois apesar de existir o anexo para a revisão do conteúdo básico, é interessante que você já tenha uma certa experiência com a área de redes neurais. Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira. Aguardamos você no curso.