
Aprendizado por Reforço: Da Teoria à Prática
About this course
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!
Skills you'll gain
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Course Information
Level: All Levels
Suitable for learners at this level
Duration: Self-paced
Total course content
Instructor: DATA - ICMC | USP
Expert course creator
This course includes:
- 📹Video lectures
- 📄Downloadable resources
- 📱Mobile & desktop access
- 🎓Certificate of completion
- ♾️Lifetime access
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