Aprendizagem por Reforço com Augmented Random Search (ARS)

Implemente passo a passo em Python um poderoso modelo de Inteligência Artificial para ensinar um agente caminhar!

Aprendizagem por Reforço com Augmented Random Search (ARS)
Aprendizagem por Reforço com Augmented Random Search (ARS)

Aprendizagem por Reforço com Augmented Random Search (ARS) udemy course

Implemente passo a passo em Python um poderoso modelo de Inteligência Artificial para ensinar um agente caminhar!

Neste curso você vai aprender um novo tipo de inteligência artificial, que é quase tão poderosa quanto o algoritmo usado pelo Google Deep Mind para treinar uma IA caminhar e correr por um ambiente! O nome dessa técnica é Augmented Random Search (Pesquisa Aleatória Aumentada), foi criada em 2018 e é em média 15 vezes mais rápida do que algoritmos tradicionais!

Esse algoritmo está dentro da área de Aprendizagem por Reforço, que é um tipo de aprendizagem usado em sistemas multi-agente no qual os agentes devem interagir no ambiente e aprenderem por conta própria, ganhando recompensas positivas quando executam ações corretas e recompensas negativas quando executam ações que não levem para o objetivo. A inteligência artificial aprende sem nenhum conhecimento prévio, adaptando-se ao ambiente e encontrando as soluções sozinha!

E para levar você até essa área, neste curso você terá uma visão teórica e principalmente prática sobre o treinamento da simulação de um robô que precisa aprender a andar em um ambiente. Usaremos a técnica ARS (Augmented Random Search), o Python como linguagem de programação e o Gym como ambiente de simulação. O conteúdo do curso está dividido em duas partes:

  • Teoria sobre ARS (Augmented Random Search)

  • Construção passo a passo da inteligência artificial para controlar o robô. Implementaremos o algoritmo ARS totalmente do zero, sem o uso de nenhuma biblioteca de aprendizagem de máquina!

Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardamos você no curso! :)