curso
Aprendizado por reforço profundo em Python
Avançado
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PyTorchArtificial Intelligence4 horas15 vídeos49 exercícios4,050 XPCertificado de conclusão
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Descrição do curso
Domine os fundamentos da aprendizagem por reforço profundo
Nossa jornada começa com os fundamentos do DRL e sua relação com o aprendizado por reforço tradicional. A partir daí, passamos rapidamente à implementação de Deep Q-Networks (DQN) no PyTorch, incluindo refinamentos avançados, como Double DQN e Prioritized Experience Replay, para turbinar seus modelos. Leve suas habilidades para o próximo nível enquanto você explora métodos baseados em políticas. Você aprenderá e implementará técnicas essenciais de gradiente de política, como os métodos REINFORCE e Actor-Critic.Use algoritmos de ponta
Você encontrará algoritmos poderosos de DRL comumente usados no setor atualmente, incluindo o Proximal Policy Optimization (PPO). Você ganhará experiência prática com as técnicas que impulsionam as inovações em robótica, IA de jogos e muito mais. Por fim, você aprenderá a otimizar seus modelos usando o Optuna para ajuste de hiperparâmetros. Ao final deste curso, você terá adquirido as habilidades para aplicar essas técnicas de ponta a problemas do mundo real e aproveitar todo o potencial do DRL!Pré-requisitos
Intermediate Deep Learning with PyTorchReinforcement Learning with Gymnasium in Python1
Introdução ao aprendizado por reforço profundo
2
Aprendizado Q profundo
3
Introdução aos métodos de gradiente de política
4
Otimização da política proximal e DRL Dicas
Aprendizado por reforço profundo em Python
Curso Completo
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