Com este Curso 100% online, você desenvolverá em seu trabalho os mais inovadores algoritmos de Reinforcement Learning, resolvendo problemas do mundo real em áreas como controle de processos”

Com o objetivo de fornecer bens ou serviços de alta qualidade, os especialistas precisam ter à sua disposição mecanismos para explorar seu funcionamento e avaliar tanto seu desempenho quanto sua eficácia.  Nesse sentido, a criação de ambientes na OpenAI fornece um quadro acessível para que possam desenvolver, testar e comparar algoritmos inteligentes.  Essas plataformas facilitam a experimentação ao fornecer simulações de cenários do mundo real, onde os agentes de Inteligência Artificial podem interagir e aprender.  Como resultado, os especialistas podem treinar sistemas como veículos autônomos ou drones antes de seu lançamento no mercado. 

Neste contexto, a TECH apresenta um programa pioneiro em Reinforcement Learning. Com este Curso, o aluno adquirirá habilidades práticas para desenvolver os algoritmos mais eficientes, aplicando as Políticas de Redes Neurais de forma otimizada em seus projetos. O plano de estudos abordará questões que vão desde a otimização das recompensas até a avaliação de ações e otimização de gradientes.  Além disso, o plano de estudos se aprofundará nos Processos de Decisão de Markov para que os graduados possam resolver problemas de tomada de decisão sequencial sob quadros de incerteza.  Além disso, a capacitação incluirá estudos de caso que aprimorarão as competências dos alunos em aspectos como a construção de Redes Neurais Profundas para Deep Q-Learning.

Este Curso será baseado na revolucionária metodologia Relearning, da qual a instituição foi pioneira. Este sistema de ensino se caracteriza pela repetição contínua dos conceitos mais importantes, permitindo que o aluno possa consolidá-los de forma ágil e natural. Dessa forma, não será necessário que invistam longas horas de estudo ou recorram a técnicas tradicionais árduas como a memorização.  Sem dúvida, uma oportunidade única de cursar um programa com conforto.  O único elemento necessário será um dispositivo conectado à internet, permitindo a visualização do conteúdo hospedado no Campus Virtual a qualquer momento do dia. 

Otimize os parâmetros do Q-Learning na melhor universidade online do mundo, de acordo com a Forbes”  

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 extremamente útil fornece informações úteis e práticas sobre as disciplinas essenciais para a prática profissional
• Contém exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar o aprendizado
• Destaque especial para as metodologias inovadoras 
• Aulas 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

Você gostaria de explorar os processos de decisão de Markov? Domine esta estrutura matemática com este Curso em apenas 6 semanas”

A equipe de professores deste programa inclui profissionais desta área, cuja experiência é somada a esta capacitação, além de reconhecidos especialistas de conceituadas sociedades científicas e universidades de prestígio. 

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, através da qual o profissional deverá 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.  

Você enriquecerá sua prática com avançados algoritmos de Aprendizado por Recompensa e capacitará agentes para tomar decisões ideais em ambientes dinâmicos”

Com o sistema Relearning da TECH, você terá um crescimento intelectual natural e flexível. Não será necessário dedicar longas horas de estudo!”

Com esta capacitação abrangente e atualizada, o aluno terá uma ampla compreensão do Reinforcement Learning. Neste sentido, será possível incorporar procedimentos de ponta, como processos de decisão de Markov ou métodos de otimização de redes neurais, em sua prática diária. Além disso, o aluno adquirirá novas habilidades para aproveitar ao máximo as plataformas OpenAI e interagir com simulações de ambientes do mundo real. Isso permitirá que o profissional teste e avalie de forma eficaz os algoritmos de IA em situações controladas ou reproduzíveis. Os especialistas também irão propor soluções altamente inovadoras para se destacar em setores em expansão. 

Você desenvolverá habilidades práticas para aplicar os conceitos teóricos adquiridos em problemas do mundo real em diferentes áreas, como a robótica ou videogames”  

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 Aprendizado Supervisionado e como eles se aplicam aos modelos de redes neurais
• Analisar o treinamento, a avaliação e a análise de modelos de redes neurais
• Implementar e otimizar redes neurais com o Keras
• Desenvolver conhecimento especializado sobre o treinamento de redes neurais 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
• Analisar os mecanismos de otimização e regularização necessários para o treinamento de redes profundas

Os estudos de caso e os vídeos explicativos irão auxiliá-lo na criação de ambientes OpenAI”