Com este Curso 100% online, você desenvolverá em seu trabalho os mais inovadores algoritmos de Reinforcement Learning, resolvendo problemas do mundo real em áreas como controle de processos”

Com o objetivo de fornecer bens ou serviços de alta qualidade, os especialistas precisam ter à sua disposição mecanismos para explorar seu funcionamento e avaliar tanto seu desempenho quanto sua eficácia.  Nesse sentido, a criação de ambientes na OpenAI fornece um quadro acessível para que possam desenvolver, testar e comparar algoritmos inteligentes.  Essas plataformas facilitam a experimentação ao fornecer simulações de cenários do mundo real, onde os agentes de Inteligência Artificial podem interagir e aprender.  Como resultado, os especialistas podem treinar sistemas como veículos autônomos ou drones antes de seu lançamento no mercado. 

Neste contexto, a TECH apresenta um programa pioneiro em Reinforcement Learning. Com este Curso, o aluno adquirirá habilidades práticas para desenvolver os algoritmos mais eficientes, aplicando as Políticas de Redes Neurais de forma otimizada em seus projetos. O plano de estudos abordará questões que vão desde a otimização das recompensas até a avaliação de ações e otimização de gradientes.  Além disso, o plano de estudos se aprofundará nos Processos de Decisão de Markov para que os graduados possam resolver problemas de tomada de decisão sequencial sob quadros de incerteza.  Além disso, a capacitação incluirá estudos de caso que aprimorarão as competências dos alunos em aspectos como a construção de Redes Neurais Profundas para Deep Q-Learning.

Este Curso será baseado na revolucionária metodologia Relearning, da qual a instituição foi pioneira. Este sistema de ensino se caracteriza pela repetição contínua dos conceitos mais importantes, permitindo que o aluno possa consolidá-los de forma ágil e natural. Dessa forma, não será necessário que invistam longas horas de estudo ou recorram a técnicas tradicionais árduas como a memorização.  Sem dúvida, uma oportunidade única de cursar um programa com conforto.  O único elemento necessário será um dispositivo conectado à internet, permitindo a visualização do conteúdo hospedado no Campus Virtual a qualquer momento do dia. 

Otimize os parâmetros do Q-Learning na melhor universidade online do mundo, de acordo com a Forbes”  

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 extremamente útil fornece informações úteis e práticas sobre as disciplinas essenciais para a prática profissional
• Contém exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar o aprendizado
• Destaque especial para as metodologias inovadoras 
• Aulas 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 gostaria de explorar os processos de decisão de Markov? Domine esta estrutura matemática com este Curso em apenas 6 semanas”

A equipe de professores deste programa inclui profissionais desta área, cuja experiência é somada a esta capacitação, além de reconhecidos especialistas de conceituadas sociedades científicas e universidades de prestígio. 

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, através da qual o profissional deverá 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.  

Você enriquecerá sua prática com avançados algoritmos de Aprendizado por Recompensa e capacitará agentes para tomar decisões ideais em ambientes dinâmicos”

Com o sistema Relearning da TECH, você terá um crescimento intelectual natural e flexível. Não será necessário dedicar longas horas de estudo!”

Este programa fornecerá ao aluno uma visão abrangente do Reinforcement Learning para enriquecer seus projetos. Para isso, o plano de estudos examinará os principais conceitos, como a otimização de recompensas e a busca de políticas. Ao longo da capacitação, o aluno adquirirá habilidades práticas para a criação otimizada de ambientes OpenAI e para a construção de Redes Neurais Profundas para Deep Q-Learning. Isso fornecerá ao aluno os recursos necessários para abordar problemas de Reinforcement Learning, especificamente em ambientes com alta complexidade ou dimensionalidade, como a indústria de videogames.  

Um programa universitário desenvolvido por especialistas em Machine Learning que garantirá um salto de qualidade em sua carreira profissional”

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

Alcance sua máxima eficiência no campo do Reinforcement Learning graças aos recursos didáticos mais inovadores disponibilizados pela TECH. Matricule-se agora!”