Visão Geral

Este Curso Curso PyTorch para Reinforcement Learning Aprendizado por Reforço é voltado para profissionais e entusiastas da área de inteligência artificial que desejam aprender como utilizar o PyTorch para construir modelos de aprendizado por reforço (Reinforcement Learning, RL). O aprendizado por reforço é uma das áreas mais promissoras da IA, aplicada em jogos, robótica, e sistemas autônomos. O curso aborda os fundamentos do RL, conceitos avançados, algoritmos clássicos e modernos, além de práticas no PyTorch para criar agentes inteligentes que aprendem através da interação com o ambiente.

Objetivo

Após realizar este Curso PyTorch para Reinforcement Learning Aprendizado por Reforço, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos do aprendizado por reforço e como aplicá-lo em diferentes domínios.
• Implementar algoritmos de RL em PyTorch, como Q-learning, SARSA, e redes neurais profundas (Deep RL).
• Desenvolver agentes de RL que podem aprender e se adaptar a ambientes dinâmicos.
• Aplicar aprendizado por reforço em jogos, simulações, e controle de sistemas autônomos.

Publico Alvo

• Engenheiros de machine learning e desenvolvedores que querem aplicar o aprendizado por reforço em soluções práticas.
• Pesquisadores e cientistas de dados interessados em IA e robótica.
• Estudantes e profissionais de áreas relacionadas à inteligência artificial, jogos, sistemas autônomos, e automação.

Pre-Requisitos

• Conhecimento intermediário de PyTorch.
• Noções básicas de aprendizado de máquina e deep learning.
• Experiência com programação em Python.
• Familiaridade com algoritmos de otimização e estatística é recomendada.

Informações Gerais

Metodologia do Curso

• Curso ao vivo via Microsoft Teams com um instrutor/consultor experiente na área de RL.
• Laboratório individual disponível para prática dos algoritmos.
• Foco em desenvolvimento prático de algoritmos com exemplos aplicados e projetos.
• Método de ensino com uma combinação de teoria e prática contínua.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introdução ao Aprendizado por Reforço

1. O que é aprendizado por reforço: visão geral.
2. Ambientes, agentes, recompensas e políticas.
3. Comparação entre aprendizado supervisionado e aprendizado por reforço.
4. Introdução à biblioteca PyTorch para aprendizado por reforço.

Fundamentos de Aprendizado por Reforço

1. Modelo de Markov Decision Process (MDP).
2. Funções de valor, política e retorno.
3. Equações de Bellman.
4. Balanceamento Exploração x Exploração.

Algoritmos de Aprendizado por Reforço Clássico

1. Q-Learning: Algoritmo e implementação no PyTorch.
2. SARSA (State-Action-Reward-State-Action).
3. Algoritmos de aprendizado off-policy e on-policy.
4. Projeto prático: Implementação de Q-learning e SARSA em PyTorch.

Introdução ao Deep Reinforcement Learning

1. Aplicação de redes neurais profundas em aprendizado por reforço.
2. DQN (Deep Q-Network): Teoria e implementação no PyTorch.
3. Algoritmos de treinamento de redes Q: Replay buffer, target network.
4. Projeto prático: Implementação de DQN para jogar um jogo clássico (Ex: Pong, Breakout).

Métodos Baseados em Política

1. Política versus métodos baseados em valor.
2. Gradiente de política: Algoritmo REINFORCE.
3. Implementação de REINFORCE no PyTorch.
4. Projeto prático: Treinando um agente com REINFORCE.

Métodos de Aprendizado por Reforço Ator-Crítico

1. Algoritmos ator-crítico: Visão geral.
2. A2C (Advantage Actor-Critic) e A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic).
3. Implementação de ator-crítico no PyTorch.
4. Projeto prático: Construindo um modelo A2C/A3C para controle de sistemas dinâmicos.

Algoritmos Avançados de RL: Proximal Policy Optimization (PPO)

1. Introdução ao PPO.
2. Vantagens de PPO sobre outros métodos de RL.
3. Implementação de PPO no PyTorch.
4. Projeto prático: Treinando um agente PPO para simulações mais complexas.

Double DQN e Dueling Networks

1. Limitando a superestimação de Q-values com Double DQN.
2. Melhorias de performance com Dueling Networks.
3. Implementação de Double DQN e Dueling Networks no PyTorch.
4. Projeto prático: Aplicação de Double DQN em ambientes de alta dimensão.

Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)

1. Algoritmo DDPG para controle contínuo.
2. Implementação de DDPG para ambientes com ações contínuas.
3. Projeto prático: Controle de um robô ou simulação física com DDPG.

Redes Neurais para Políticas Distribuídas: Soft Actor-Critic (SAC)

1. Algoritmo SAC: Controle de políticas contínuas com entropia máxima.
2. Vantagens do SAC para exploração eficiente.
3. Implementação de SAC no PyTorch.
4. Projeto prático: Aplicação de SAC em simulações robóticas ou sistemas autônomos.

Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)

1. Aprendizado por reforço em cenários com múltiplos agentes.
2. Algoritmos de RL cooperativo e competitivo.
3. Aplicações em jogos multiagentes e simulações.
4. Projeto prático: Implementação de MARL em um ambiente competitivo.

Exploração e Melhoramento da Performance

1. Técnicas de exploração avançadas: ε-greedy, softmax, e otimização da exploração.
2. Ajuste de hiperparâmetros em RL.
3. Aplicação de técnicas de regularização e normalização.
4. Projeto prático: Melhorando a performance do agente em um ambiente complexo.

Transferência e Aprendizado por Reforço Hierárquico

1. Transfer learning no aprendizado por reforço.
2. Aprendizado hierárquico e decomposição de tarefas.
3. Projeto prático: Aplicação de aprendizado transferido em diferentes ambientes.

Ambientes Complexos e Aplicações Reais

1. Integração com bibliotecas de simulação (OpenAI Gym, Unity ML-Agents).
2. Aplicações práticas em robótica, jogos e sistemas de controle.
3. Projeto final: Treinando um agente em um ambiente realista e complexo (Ex: robótica, simulação de veículos autônomos).