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Introdução ao Aprendizado por Reforço com Python Curso - Aprendizado Online com Certificado
Introdução ao Aprendizado por Reforço com Python

Introdução ao Aprendizado por Reforço com Python

O Aprendizado por Reforço (RL) é um ramo poderoso do aprendizado de máquina focado no treinamento de agentes inteligentes por meio da interação com se…Mostre mais
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Curso para Nível Avançado


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O que você vai aprender

Compreensão dos fundamentos do aprendizado por reforço
Diferenciação do RL em relação a outros paradigmas de aprendizado
Aplicação de Processos de Decisão de Markov em RL
Equilíbrio entre estratégias de exploração e exploração
Configuração e execução de ambientes Gymnasium
Implementação de algoritmos multi-armed bandit
Domínio da programação dinâmica em RL
Utilização das equações de Bellman para avaliação de políticas
Aplicação de métodos de Monte Carlo para RL sem modelo

Conteúdo do curso

O Aprendizado por Reforço (RL) é um ramo poderoso do aprendizado de máquina focado no treinamento de agentes inteligentes por meio da interação com seu ambiente. Neste curso, você aprenderá c…
Domínio do equilíbrio entre exploração e exploração por meio do problema do bandido de múltiplos braços. Implementação de estimativa de valor de ação, métodos ε-greedy, limite superior de confiança e bandido de gradiente. Avaliação do desempenho dos algoritmos em tarefas simuladas de maximização de recompensa.
Domínio da programação dinâmica para RL baseado em modelos. Descoberta de como as equações de Bellman podem ser utilizadas para avaliar e aprimorar políticas. Implementação dos algoritmos de iteração de política e de valor. Exploração da iteração generalizada de políticas como base teórica para métodos sem modelo.
Domínio dos métodos de Monte Carlo para RL sem modelo. Estimativa de funções de valor e derivação de políticas ótimas a partir de episódios completos. Implementação de algoritmos de controle de Monte Carlo on-policy e off-policy. Exploração de estratégias de exploração para otimizar o aprendizado sem modelo.
Domínio do aprendizado por diferença temporal para RL sem modelo. Estimativa de funções de valor a partir de episódios parciais utilizando atualizações TD(0). Implementação dos algoritmos SARSA on-policy e Q-Learning off-policy. Exploração da combinação entre métodos de Monte Carlo e aprendizado por diferença temporal em TD de n passos e TD(λ).
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Realização de Teste A/B

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No mundo dos negócios, tomar decisões com base em dados concretos, em vez de intuição, pode ser a chave para o sucesso. Este curso foca em uma técnica crucial: a análise de dados de testes A/B. O ponto central do curso é um projeto no qual você realizará uma análise detalhada de um teste A/B. Este projeto, que pode ser apresentado em seu currículo, está hospedado na Codefinity, permitindo que você o refine continuamente e demonstre sua crescente expertise.

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Por que as Pessoas Escolhem Codefinity

Kwizera Mugisha

Web Developer

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The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.

Sherry Barnes-Fox

Senior Business Analyst

Sherry Barnes-Fox

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My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style". The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer. I love the learning style that is used, it engages me.

Bill Wagner

Accounts Payable Specialist

Bill Wagner

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I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.

Daniel Chinea

IT Support Specialist

Daniel Chinea

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I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming. Years ago, I would have never thought that I could learn programming in any way, shape or form, and I was able to obtain these certifications and skills with Codefinity.

Steve Bruening

Technology Project Manager

Steve Bruening

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The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.

Stephanie Chan

Project Manager

Stephanie Chan

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As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.

Passo a Passo para Resultados Estelares

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