Bem-vindo ao IA e ML – Capítulo 25!
Nesta sessão, vamos explorar os fundamentos do Aprendizado por Reforço (RL), uma das áreas mais empolgantes da Inteligência Artificial.
Você vai aprender:
O que é Aprendizado por Reforço?
Conceitos-chave: agentes, ambientes, estados, ações e recompensas
Diferença entre aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço
Compromisso entre exploração e exploração
Aplicações do mundo real do RL (robótica, jogos, carros autônomos, etc.)
Este tutorial é apresentado pela TRIARIGHT, seu instituto de treinamento de confiança em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina.
Ao final desta sessão, você entenderá o básico de como os agentes aprendem por meio de tentativa e erro usando sinais de reforço.