Bem-vindo ao mundo do Aprendizado por Reforço — o paradigma de Aprendizado de Máquina por trás de agentes inteligentes, robótica, IA em jogos e sistemas autônomos.
Esta sessão abrange:
O que é Aprendizado por Reforço?
Agente e ambiente
Recompensas e penalidades
Estados e ações
Exploração vs Exploração
Processo de Decisão de Markov (MDP)
Funções de política e valor
Aplicações do mundo real de RL
Diferença entre aprendizado supervisionado e aprendizado por reforço
Perfeito para iniciantes que estão entrando na pesquisa em IA e sistemas inteligentes.