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!

4.80 (72 reviews)
Udemy
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Português
language
Data Science
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1,219
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3 hours
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Jan 2021
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$19.99
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What you will learn

Teoria sobre a técnica ARS (Augmented Random Search)

Implementação passo a passo de uma inteligência artificial para controlar um robô em um ambiente simulado

Description

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! :)

Content

Introdução

Boas-vindas e conteúdo do curso
Mais sobre Inteligência Artificial
PDF de Recursos
Código fonte completo + slides

Parte 1 - Augmented Random Search (ARS) - Intuição

Conteúdo
Visão geral sobre ARS (Augmented Random Search)
Como um perceptron funciona?
Maximização de Recompensas
Método de Diferenças Finitas
Métodos Básicos x ARS
ARS x Outras IAs

Parte 1 - Augmented Random Search (ARS) - Implementação

ARS - Parte 1
ARS - Parte 2
ARS - Parte 3
ARS - Parte 4
ARS - Parte 5
ARS - Parte 6
ARS - Parte 7
ARS - Parte 8
ARS - Parte 9
ARS - Parte 10
ARS - Parte 11
ARS - Parte 12
ARS - Parte 13
ARS - Parte 14
ARS - Parte 15
ARS - Parte 16
ARS - Parte 17
ARS - Parte 18
ARS - Parte 19
ARS - Parte 20
Para usuários do Windows
ARS - Resultados Finais

Screenshots

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Reviews

Thiago
January 21, 2021
Acho q faltou explorar mais o código, por exemplo mudar algumas variáveis. Explicar como rodar o codigo usando outros ambientes. Também acho melhor quando o instrutor aparece na câmera. Outro ponto é que a maior parte da tela é ocupada por janelas que nao tem utilidade, poderia esconder umas janelas e deixar a fonte maior. Eu vi o curso dividindo a tela com o meu código e por isso ficava difícil enxergar o que o instrutor estava digitando.
Augusto
July 1, 2020
Primeiro contato com essa nova tecnologia, deixou-me bastante entusiasmado para aprofundamento em breve.
João
April 26, 2020
Curso muito mão na massa! Gostei muito das explicações teóricas bem objetivas e mostradas de forma bem clara. Recomendo!
Bruno
February 13, 2020
O professor aborda uma ótima didática, o curso é apenas uma pequena parte sobre o algoritmo ARS, muito bom.
Leandro
January 9, 2020
Obrigado mais uma vez por um curso de tema atualizado e de qualidade. Tem me ajudado bastante para eu ingressar nessa area profissional.
Luiz
August 30, 2019
Não sabia nada sobre aprendizagem por reforço, mas acho que poderia usar mais tempo para algumas explicações matemáticas do assunto e talvez um exemplo mais simples antes do exemplo final.

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8/19/2019
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11/21/2019
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