Aprendizagem por reforço: do Q-Learning aos gradientes de políticas profundas

O aprendizado por reforço é a força motriz por trás da IA de tomada de decisão moderna, de agentes de jogos a sistemas autônomos. Compreender como os agentes aprendem por tentativa e erro é crucial para quem entra no campo da inteligência artificial avançada. Este curso baseado em texto orienta você desde os conceitos básicos de estruturas de tomada de decisão até a implementação de poderosos algoritmos de aprendizado por reforço profundo. O que você vai aprender: - Entenda os fundamentos matemáticos centrais dos Processos de Decisão de Markov e das estruturas de recompensa - Implemente algoritmos clássicos de Q-learning tabular para resolver problemas de decisão do mundo da grade - Transição para aprendizado de reforço profundo construindo Deep Q-Networks com redes neurais - Aplique métodos de gradiente de política, incluindo REINFORCE e entenda arquiteturas críticas para atores - Configure ambientes padronizados usando a moderna API do Gymnasium para treinar agentes - Explore aplicações contemporâneas de aprendizagem por reforço, incluindo os conceitos por trás do RLHF Começamos com terminologia essencial, loops de recompensa de estado-ação e programação dinâmica. A partir daí, você progredirá passo a passo através de explicações escritas e implementações de código de métodos de aprendizado profundo baseados em valores e baseados em políticas. Este curso é projetado para iniciantes em aprendizado de máquina que desejam se especializar em aprendizado por reforço.