Aprendizado por Reforço: Da Teoria à Prática

Procura um curso completo, didático e com respaldo das melhores instituições do país? Este curso de Aprendizado por Reforço foi desenvolvido com base no conteúdo de alto nível ministrado pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP (ICMC-USP), unindo o rigor científico à aplicação no mundo real.

Nossa didática foi desenhada para guiar você passo a passo por todos os pilares do Aprendizado por Reforço:

• Introdução e Tomada de Decisão: Compreenda o loop Agente-Ambiente e resolva o dilema do N-Armed Bandits.

• Modelagem Teórica: Domine Processos de Decisão de Markov (MDPs) e as Equações de Bellman.

• Algoritmos de Otimização: Controle ambientes usando Programação Dinâmica e Métodos Monte Carlo (On-Policy e Off-Policy).

• Aprendizado por Diferença Temporal: Implemente os algoritmos mais usados no mercado, como Sarsa, Q-Learning e Double Q-Learning.

• Planejamento e Modelos: Aprenda a criar simuladores internos com a arquitetura Dyna-Q.

Para garantir a fixação completa dos conceitos, após cada aula você terá acesso a um questionário prático projetado para fortalecer seu aprendizado e testar sua compreensão antes de avançar. Além disso, você terá total autonomia para explorar projetos práticos e manipular os códigos disponibilizados, seja com ajuda da apostila e slide ou o código propriamente dito de cada aula. Isso permitirá que você exercite a programação dos algoritmos, faça modificações e veja os agentes aprendendo em tempo real.

Garanta sua vaga, aprenda com o padrão de qualidade do ICMC-USP e eleve seus conhecimentos em Inteligência Artificial para o próximo nível!