O Aprendizado por Reforço (RL) é um ramo poderoso do aprendizado de máquina focado no treinamento de agentes inteligentes por meio da interação com seu ambiente. Neste curso, você aprenderá como agentes descobrem gradualmente comportamentos eficazes através de tentativa e erro. Começando com conceitos fundamentais como processos de decisão de Markov e algoritmos multi-armed bandit, você avançará por programação dinâmica, métodos de Monte Carlo e aprendizado por diferença temporal.

Descubra como treinar agentes para tomar decisões ótimas por meio de tentativa e erro. Explore os fundamentos da teoria de aprendizado por reforço. Obtenha experiência prática configurando e executando um ambiente Gymnasium.

Domine o equilíbrio entre exploração e exploração por meio do problema do bandido de múltiplos braços. Implemente estimativa de valor de ação, métodos ε-greedy, limite superior de confiança e métodos bandido de gradiente. Avalie o desempenho dos algoritmos em tarefas simuladas de maximização de recompensa.

Domínio da programação dinâmica para RL baseado em modelos.
Descoberta do uso das equações de Bellman para avaliação e aprimoramento de políticas.
Implementação dos algoritmos de iteração de política e de valor.
Exploração da iteração generalizada de políticas como base teórica para métodos sem modelo.

Domínio dos métodos de Monte Carlo para RL sem modelo. Estimativa de funções de valor e derivação de políticas ótimas a partir de episódios completos. Implementação de algoritmos de controle Monte Carlo on-policy e off-policy. Exploração de estratégias de exploração para otimizar o aprendizado sem modelo.

Domínio do aprendizado por diferença temporal para RL sem modelo. Estimativa de funções de valor a partir de episódios parciais utilizando atualizações TD(0). Implementação dos algoritmos SARSA on-policy e Q-Learning off-policy. Exploração da combinação entre métodos de Monte Carlo e aprendizado por diferença temporal em TD de n-passos e TD(λ).

Desafio: Métodos de Monte Carlo

Desafio

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Desafio: Métodos de Monte Carlo

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