Qualificação universitária
A maior faculdade de informática do mundo”
Apresentação do programa
Aprimore suas habilidades em Processos de Decisão Markov ou Otimização de Parâmetros Q-Learning, graças à TECH, a maior universidade digital do mundo"
O Reinforcement Learning é considerado um dos campos mais promissores da inteligência artificial para o futuro. A capacidade de uma máquina de aprender por conta própria é cada vez mais importante em um mundo em que o volume de dados está sempre aumentando e a velocidade da tomada de decisões é crucial.
Por esse motivo, a TECH criou um Curso de Reinforcement Learning que visa fornecer aos alunos as habilidades e competências necessárias para que possam realizar seu trabalho como especialistas, com a mais alta qualidade possível em seu trabalho. Assim, ao longo deste programa, serão abordados aspectos como Modelos de Processo de Decisão Markov, Algoritmos de Aprendizagem por Reforço, Gradientes de Política ou o Ambiente OpenAI Gym.
Tudo isso, por meio de um conveniente modo 100% online que permite que os alunos organizem seus horários e estudos, conciliando com seus outros interesses. Além disso, essa qualificação conta com os materiais teóricos e práticos mais completos do mercado, o que facilita o processo de estudo do aluno e permite que ele atinja seus objetivos mais exigentes.
Torne-se um especialista em Reinforcement Learning em apenas 6 semanas e com total liberdade de organização"
Este Curso de Reinforcement Learning conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:
- O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Reinforcement Learning
- O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático presente em sua elaboração oferece informações práticas sobre aquelas disciplinas que são essenciais para o exercício profissional
- Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
- Destaque especial para as metodologias inovadoras
- Lições teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
- Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet
Melhore ao máximo seu perfil profissional e obtenha sucesso em uma das áreas mais promissoras do setor de TI, graças à TECH"
O corpo docente deste programa inclui profissionais da área que transferem a experiência do seu trabalho para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades científicas de referência e universidades de prestigio.
O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.
A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, onde o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos nesta área.
Aprofunde-se nas Políticas de Aprendizagem Profunda e nos Algoritmos de Aprendizagem de Recompensas no conforto de sua casa, a qualquer hora do dia"
Acesse todo o conteúdo sobre Avaliação de um Algoritmo de Aprendizagem por Reforço em seu tablet, celular ou computador"
Plano de estudos
Os recursos didáticos desse programa foram elaborados pelos renomados profissionais que compõem a equipe de especialistas da TECH na área de Ciência da Computação. Esses especialistas aproveitaram sua ampla experiência e conhecimento de última geração para criar um conteúdo prático e atualizado. Tudo isso, com base na metodologia pedagógica mais eficiente do mercado, o Relearning da TECH.
A visão mais especializada e completa do mercado acadêmico pode ser encontrada neste programa de estudos da TECH"
Módulo 1. Reinforcement Learning
1.1. Otimização de recompensas e busca de políticas
1.1.1. Algoritmos de otimização de recompensas
1.1.2. Processos de busca de políticas
1.1.3. Aprendizagem por reforço para otimizar recompensas
1.2. OpenAI
1.2.1. Ambiente OpenAI Gym
1.2.2. Criação de ambientes OpenAI
1.2.3. Algoritmos de aprendizado por reforço na OpenAI
1.3. Políticas de redes neurais
1.3.1. Redes neurais convolucionais para busca de políticas
1.3.2. Políticas de aprendizagem profunda
1.3.3. Extensão de políticas de redes neurais
1.4. Avaliação de ações: o problema da atribuição de créditos
1.4.1. Análise de risco para atribuição de créditos
1.4.2. Estimativa de rentabilidade de empréstimos
1.4.3. Modelos de avaliação de crédito baseados em redes neurais
1.5. Gradientes de Política
1.5.1. Aprendizagem por reforço com gradientes de política
1.5.2. Otimização de gradientes de política
1.5.3. Algoritmos de gradientes de política
1.6. Processos de decisão de Markov
1.6.1. Otimização de processos de decisão de Markov
1.6.2. Aprendizagem por reforço para processos de decisão de Markov
1.6.3. Modelos de processos de decisão de Markov
1.7. Aprendizagem de diferenças temporais e Q-Learning
1.7.1. Aplicação de diferenças temporais na aprendizagem
1.7.2. Aplicação da Q-Learning em aprendizagem
1.7.3. Otimização de parâmetros de Q-Learning
1.8. Implementar Deep Q-Learning e variantes de Deep Q-Learning
1.8.1. Construção de redes neurais profundas para Deep Q-Learning
1.8.2. Implementação do Deep Q- Learning
1.8.3. Variações do Deep Q- Learning
1.9. Algoritmos de Reinforment Learning
1.9.1. Algoritmos de Aprendizagem por Reforço
1.9.2. Algoritmos de Aprendizagem por Recompensa
1.9.3. Algoritmos de Aprendizagem por Castigo
1.10. Projeto de um Ambiente de aprendizagem por reforço. Aplicação Prática
1.10.1. Projeto de um Ambiente de aprendizagem por reforço
1.10.2. Implementação de um algoritmo de aprendizagem por reforço
1.10.3. Avaliação de um Algoritmo de aprendizagem por reforço
Graças à metodologia de ensino mais eficiente, você poderá adquirir novos conhecimentos de forma precisa e em apenas 150 horas"
Curso de Reinforcement Learning
Aprendizagem por Reforço (Reinforcement Learning) é um ramo do aprendizado de máquina que se concentra em como um agente pode aprender a tomar decisões ideais em um ambiente incerto e dinâmico. O aprendizado por reforço tem sido usado em muitas aplicações, como robótica, sistemas de controle de processos, videogames e publicidade online. Na TECH Universidade Tecnológica, temos este programa de estudos especializado projetado com o objetivo de desenvolver técnicas de aprendizado de máquina em vários campos.
O aprendizado por reforço é uma técnica de aprendizado de máquina que permite que um agente tome decisões para maximizar uma recompensa. É um processo influenciado pelo ambiente, política e recompensa, e é realizado por algoritmos de aprendizado por reforço. Tem muitas aplicações em robótica, sistemas de controle de processos, videogames e publicidade online. Em nosso curso, você abordará os fundamentos matemáticos e teóricos do aprendizado por reforço, bem como uma compreensão prática de sua aplicação em diversos campos. É uma excelente opção para quem pretende adquirir competências especializadas e desenvolver uma carreira de sucesso nesta área.