Domine o Aprendizado por Reforço RÁPIDO em 2026! 🚀 Do zero ao herói: MDPs → DQN → PPO → RLHF → agentes impulsionados por LLM em apenas 8 minutos.
O que você vai aprender:
✅ Fundamentos de RL: Estados, ações, recompensas, equação de Bellman
✅ Algoritmos principais: Monte Carlo, Aprendizado TD, Gradientes de Política
✅ Avançado: RL Offline, MCTS, Multi-Agente, RL Hierárquico
✅ Fronteiras de 2026: LLMs como designers de recompensa, RL em contexto, robótica + AGI
Perfeito para desenvolvedores e engenheiros de IA construindo agentes inteligentes.
Timestamps abaixo!
0:00 Introdução ao RL
0:20 Loop de RL & Recompensas
0:37 Processos de Decisão de Markov (MDP)
1:26 Equação de Bellman & Valores
2:10 Exploração vs Exploração
2:47 Aprendizado TD & DQN
3:24 PPO & Gradientes de Política
4:00 Baseado em Modelo (MCTS)
4:36 RLHF & Renascimento de LLM
5:19 Design de Recompensa de LLM (Eureka)
5:38 RL em Contexto
6:18 Multi-Agente & Hierárquico
7:17 Desafios & Futuro (AGI Multimodal)
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