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Programa do Curso
Introdução ao Aprendizado por Reforço e à IA Agente
- Tomada de decisão sob incerteza e planejamento sequencial
- Componentes-chave do RL: agentes, ambientes, estados e recompensas
- Papel do RL em sistemas de IA adaptativa e agente
Processos Decisórios Markovianos (MDPs)
- Definição formal e propriedades dos MDPs
- Funções de valor, equações de Bellman e programação dinâmica
- Avaliação, melhoria e iteração de políticas
Aprendizado por Reforço sem Modelo
- Aprendizado Monte Carlo e Diferença Temporal (TD)
- Q-learning e SARSA
- Prática: implementando métodos RL tabulares em Python
Aprendizado por Reforço Profundo
- Combinando redes neurais com RL para aproximação de funções
- Redes Neurais Q-Profundas (DQN) e replay de experiência
- Arquiteturas Actor-Critic e gradientes de política
- Prática: treinando um agente usando DQN e PPO com Stable-Baselines3
Estratégias de Exploração e Formatação de Recompensas
- Equilibrando exploração versus exploração (ε-ganancioso, UCB, métodos de entropia)
- Projetando funções de recompensa e evitando comportamentos indesejados
- Formatação de recompensas e aprendizado curricular
Tópicos Avançados em RL e Tomada de Decisão
- Aprendizado por reforço multi-agente e estratégias cooperativas
- Aprendizado por reforço hierárquico e framework de opções
- RL offline e aprendizado por imitação para implementação mais segura
Ambientes de Simulação e Avaliação
- Usando OpenAI Gym e ambientes personalizados
- Espaços de ação contínuos versus discretos
- Métricas para desempenho, estabilidade e eficiência amostral do agente
Integrando RL em Sistemas de IA Agente
- Combinando raciocínio e RL em arquiteturas híbridas de agentes
- Integrando aprendizado por reforço com agentes que usam ferramentas
- Considerações operacionais para escalabilidade e implementação
Projeto Final
- Projetar e implementar um agente de aprendizado por reforço para uma tarefa simulada
- Analisar o desempenho do treinamento e otimizar hiperparâmetros
- Demonstrar comportamento adaptativo e tomada de decisão em um contexto agente
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Domínio avançado na programação Python
- Compreensão sólida de conceitos de aprendizado de máquina e deep learning
- Familiaridade com álgebra linear, probabilidade e métodos de otimização básicos
Público-Alvo
- Engenheiros de aprendizado por reforço e pesquisadores de IA aplicada
- Desenvolvedores de robótica e automação
- Equipes de engenharia trabalhando em sistemas de IA adaptativa e agente
28 Horas
Testemunhos de Clientes (2)
Bom misto de conhecimento e prática
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Agentic AI for Enterprise Applications
Máquina Traduzida
A mistura de teoria e prática e de perspectivas de alto e baixo nível
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Máquina Traduzida
