Torne-se um líder no campo da aprendizagem por reforço e crie soluções inovadoras e eficazes em diversos campos. Junte-se ao futuro da tecnologia e da inovação!"

O Reinforcement Learning é fundamental para a criação de soluções inovadoras e eficazes em diversos campos. Isso é usado na robótica para criar sistemas de controle de movimento e na inteligência artificial para melhorar a tomada de decisões. Também é utilizado no desenvolvimento de videogames e na otimização da eficiência energética em edifícios. Além disso, oferece uma oportunidade para que os engenheiros desenvolvam habilidades altamente especializadas procuradas no setor, como otimização de gradiente de políticas, criação de ambientes OpenAI, avaliação de crédito baseada em redes neurais e implementação de algoritmos de aprendizagem por reforço.

O Curso de Reinforcement Learning é uma resposta às necessidades atuais do setor e da tecnologia em relação à aprendizagem por reforço. Este campo é fundamental na criação de algoritmos que otimizam os resultados, proporcionando vantagens competitivas às empresas que integram sua aplicação. Também é ensinada a otimização do gradiente da política, que é usada para otimizar as políticas da rede neural. Portanto, esse Curso universitário foi projetado para oferecer aos engenheiros a oportunidade de desenvolver habilidades teóricas e práticas para resolver problemas complexos e criar soluções inovadoras.

O programa de Reinforcement Learning é oferecido em um formato 100% online, permitindo que os alunos aprendam em seu próprio ritmo e horário. A metodologia Relearning oferece uma experiência de aprendizagem eficaz e única. Os alunos terão acesso a ambientes OpenAI, o que lhes permitirá experimentar e aprender sobre a criação de ambientes e o uso de algoritmos de aprendizagem por reforço. A aprendizagem de diferenças temporais e o Q-Learning são fundamentais para a aprendizagem por reforço e são abordados em todo o programa.

Trata-se de um programa que oferece uma experiência de aprendizagem exclusiva e eficaz, ministrada em um formato 100% online e usando a metodologia Relearning. Isso permite que os alunos distribuam a carga de ensino de acordo com seus horários e possam combiná-la com outras áreas de suas vidas. Além disso, você terá acesso a um campus virtual repleto de conteúdo teórico, prático e adicional que facilitará a integração do conhecimento e que poderá ser acessado 24 horas por dia, 365 dias por ano.

Você obterá um Curso reconhecido que aumentará suas oportunidades de emprego e salários"

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
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e extremamente úteis fornecem informações rigorosas e práticas sobre as disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão
• 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

Você aprenderá de forma autônoma e colaborativa, usando uma variedade de recursos, desde leituras e vídeos até tutoriais e projetos práticos"

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.

Você terá acesso a projetos práticos e desafiadores que lhe permitirão aplicar seus conhecimentos e demonstrar suas habilidades"

A metodologia Relearning permitirá que você consolide e aplique seus conhecimentos de forma eficaz e eficiente"

Esse Curso tem como objetivo fornecer aos engenheiros um entendimento sólido e avançado dos conceitos e das técnicas de aprendizagem por reforço, permitindo que sejam aplicados em ambientes práticos e resolvam problemas complexos. Ao longo do programa, tópicos específicos do programa de estudos, como otimização de gradiente de política, avaliação de crédito baseada em rede neural e implementação de algoritmos de aprendizagem por reforço, serão explorados em profundidade, permitindo que os engenheiros se especializem em áreas específicas e se diferenciem no mercado de trabalho.

Você desenvolverá habilidades de tomada de decisão e de resolução de problemas complexos"

Objetivos gerais

• Fundamentar os conceitos-chave das funções matemáticas e suas derivadas
• Aplicar esses princípios aos algoritmos de aprendizado profundo para aprender automaticamente
• Examinar os conceitos-chave de Aprendizado Supervisionado e como eles se aplicam aos modelos de redes neurais
• Analisar o treinamento, a avaliação e a análise de modelos de redes neurais
• Fundamentar os conceitos-chave e as principais aplicações do aprendizado profundo
• Implementar e otimizar redes neurais com o Keras
• Desenvolver conhecimento especializado sobre o treinamento de redes neurais profundas
• Analisar os mecanismos de otimização e regularização necessários para o treinamento de redes profundas

Objetivos específicos

• Utilizar gradientes para otimizar a política de um agente
• Avaliar o uso de redes neurais para melhorar a precisão de um agente ao tomar decisões
• Implementar diferentes algoritmos de aprendizado por reforço para melhorar o desempenho de um agente

Você obterá uma compreensão profunda das técnicas de aprendizagem por reforço e sua aplicação em vários campos, da robótica à economia"