Aprimore suas habilidades em Processos de Decisão Markov ou Otimização de Parâmetros Q-Learning, graças à TECH, a maior universidade digital do mundo"

O Reinforcement Learning é considerado um dos campos mais promissores da inteligência artificial para o futuro. A capacidade de uma máquina de aprender por conta própria é cada vez mais importante em um mundo em que o volume de dados está sempre aumentando e a velocidade da tomada de decisões é crucial.

Por esse motivo, a TECH criou um Curso de Reinforcement Learning que visa fornecer aos alunos as habilidades e competências necessárias para que possam realizar seu trabalho como especialistas, com a mais alta qualidade possível em seu trabalho. Assim, ao longo deste programa, serão abordados aspectos como Modelos de Processo de Decisão Markov, Algoritmos de Aprendizagem por Reforço, Gradientes de Política ou o Ambiente OpenAI Gym.

Tudo isso, por meio de um conveniente modo 100% online que permite que os alunos organizem seus horários e estudos, conciliando com seus outros interesses. Além disso, essa qualificação conta com os materiais teóricos e práticos mais completos do mercado, o que facilita o processo de estudo do aluno e permite que ele atinja seus objetivos mais exigentes.

Torne-se um especialista em Reinforcement Learning em apenas 6 semanas e com total liberdade de organização"  

Este Curso de Reinforcement Learning conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Reinforcement Learning
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático presente em sua elaboração oferece informações práticas sobre aquelas disciplinas que são essenciais para o exercício profissional
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Lições teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet

Melhore ao máximo seu perfil profissional e obtenha sucesso em uma das áreas mais promissoras do setor de TI, graças à TECH"

O corpo docente deste programa inclui profissionais da área que transferem a experiência do seu trabalho para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades científicas de referência e universidades de prestigio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, onde o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos nesta área.

Aprofunde-se nas Políticas de Aprendizagem Profunda e nos Algoritmos de Aprendizagem de Recompensas no conforto de sua casa, a qualquer hora do dia"

Acesse todo o conteúdo sobre Avaliação de um Algoritmo de Aprendizagem por Reforço em seu tablet, celular ou computador"

O objetivo final deste Curso de Reinforcement Learning é que o aluno adquira uma atualização precisa de seus conhecimentos nessa área. Uma atualização que permitirá que os alunos trabalhem com a mais alta eficácia possível. Tudo isso, graças à TECH e a uma modalidade 100% online que dá total liberdade de organização e horários ao aluno.

Matricule-se agora e aprofunde-se em todos os fundamentos do Reinforcement Learning, no conforto de sua casa ou escritório"

Objetivos gerais

• Fundamentar os conceitos-chave das funções matemáticas e suas derivadas
• Aplicar esses princípios aos algoritmos de aprendizado profundo para aprender automaticamente
• Examinar os conceitos-chave de Aprendizagem Supervisionada e como eles se aplicam aos modelos de redes neurais.
• Analisar o treinamento, a avaliação e a análise de modelos de redes neurais
• Fundamentar os conceitos-chave e as principais aplicações do aprendizado profundo
• Implementar e otimizar redes neurais com o Keras
• Desenvolver conhecimento especializado sobre o treinamento de redes neurais profundas
• Analisar os mecanismos de otimização e regularização necessários para o treinamento de redes profundas

Objetivos específicos

• Utilizar gradientes para otimizar a política de um agente.
• Avaliar o uso de redes neurais para melhorar a precisão de um agente ao tomar decisões
• Implementar diferentes algoritmos de aprendizado por reforço para melhorar o desempenho de um agente

Supere suas maiores expectativas, graças a um programa exclusivo com os materiais teóricos e práticos mais completos do mercado acadêmico"