Visão Geral

O curso "TensorFlow for Reinforcement Learning" é projetado para fornecer uma base sólida nos conceitos e técnicas de aprendizado por reforço (Reinforcement Learning - RL). Utilizando TensorFlow, os alunos aprenderão a implementar algoritmos de aprendizado por reforço e treinar agentes inteligentes em ambientes simulados. Este Curso TensorFlow for Reinforcement Learning, abordará desde os fundamentos do RL até técnicas avançadas, como Deep Q-Networks (DQN) e algoritmos de policy gradient. Ao final do curso, os alunos serão capazes de construir modelos de RL aplicados a problemas reais, como jogos e robótica.

Objetivo

Após realizar este curso TensorFlow for Reinforcement Learning, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos de aprendizado por reforço e sua aplicação
• Implementar algoritmos populares de RL utilizando TensorFlow
• Treinar agentes em ambientes simulados e otimizar seu desempenho
• Explorar técnicas avançadas, como Deep Q-Networks (DQN) e métodos de policy gradient

Publico Alvo

• Pesquisadores de inteligência artificial interessados em aprendizado por reforço
• Engenheiros de aprendizado de máquina que desejam explorar RL
• Cientistas de dados que trabalham com decisões sequenciais e otimização
• Desenvolvedores de software focados em soluções de IA

Pre-Requisitos

• Conhecimento intermediário de aprendizado de máquina
• Familiaridade com redes neurais e TensorFlow
• Noções básicas de matemática e algoritmos

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Reinforcement Learning

1. Overview of Reinforcement Learning (RL)
2. Key Concepts: Agents, States, Actions, and Rewards
3. Differences between RL and Supervised Learning

Understanding Markov Decision Processes (MDPs)

1. Definition of MDPs
2. State Transition and Reward Functions
3. Solving MDPs: Dynamic Programming, Bellman Equations

Deep Q-Networks (DQN) with TensorFlow

1. Introduction to Q-Learning and Deep Q-Networks
2. Implementing DQN with TensorFlow
3. Experience Replay and Target Networks

Policy Gradient Methods

1. Introduction to Policy-Based Methods
2. Implementing Policy Gradient with TensorFlow
3. REINFORCE Algorithm and its Variations

Actor-Critic Algorithms

1. The Actor-Critic Architecture
2. Implementing A2C (Advantage Actor-Critic)
3. Advanced Actor-Critic Methods (A3C, PPO)

Training RL Agents in Simulated Environments

1. Introduction to OpenAI Gym
2. Training RL Agents on Classic Control Tasks
3. Visualizing Agent Performance

Using TensorFlow Agents

1. Overview of TensorFlow Agents (TF-Agents) Framework
2. Building Custom Agents with TF-Agents
3. Implementing Multi-Agent Environments

Exploration vs Exploitation Techniques

1. The Trade-off between Exploration and Exploitation
2. Epsilon-Greedy, Boltzmann Exploration
3. Advanced Exploration Techniques

Multi-Agent Reinforcement Learning

1. Introduction to Multi-Agent RL
2. Cooperative and Competitive Agents
3. Training Agents in Multi-Agent Environments

Final Project: Training an RL Agent for a Game

1. Project Setup: Choosing a Game Environment
2. Implementing an End-to-End RL Solution
3. Fine-tuning and Evaluating the Agent's Performance