Aprendizagem por Reforco com Augmented Random Search ARS

Implemente passo a passo em Python um poderoso modelo de Inteligência Artificial para ensinar um agente caminhar!
Aprendizagem por Reforco com Augmented Random Search ARS
File Size :
1.65 GB
Total length :
3h 3m

Category

Instructor

Jones Granatyr

Language

Last update

Última atualização em 1/2021

Ratings

4.5/5

Aprendizagem por Reforco com Augmented Random Search ARS

What you’ll 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

Aprendizagem por Reforco com Augmented Random Search ARS

Requirements

Lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição
Programação básica em Python
Conhecimentos sobre instalação de softwares básicos, porém, durante o curso será mostrado o processo de instalação das ferramentas utilizadas
Noções de Orientação a Objetos, como: classes, objetos, atributos e métodos

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! 🙂

Overview

Section 1: Introdução

Lecture 1 Boas-vindas e conteúdo do curso

Lecture 2 Mais sobre Inteligência Artificial

Lecture 3 PDF de Recursos

Lecture 4 Código fonte completo + slides

Section 2: Parte 1 – Augmented Random Search (ARS) – Intuição

Lecture 5 Conteúdo

Lecture 6 Visão geral sobre ARS (Augmented Random Search)

Lecture 7 Como um perceptron funciona?

Lecture 8 Maximização de Recompensas

Lecture 9 Método de Diferenças Finitas

Lecture 10 Métodos Básicos x ARS

Lecture 11 ARS x Outras IAs

Section 3: Parte 2 – Augmented Random Search (ARS) – Implementação

Lecture 12 ARS – Parte 1

Lecture 13 ARS – Parte 2

Lecture 14 ARS – Parte 3

Lecture 15 ARS – Parte 4

Lecture 16 ARS – Parte 5

Lecture 17 ARS – Parte 6

Lecture 18 ARS – Parte 7

Lecture 19 ARS – Parte 8

Lecture 20 ARS – Parte 9

Lecture 21 ARS – Parte 10

Lecture 22 ARS – Parte 11

Lecture 23 ARS – Parte 12

Lecture 24 ARS – Parte 13

Lecture 25 ARS – Parte 14

Lecture 26 ARS – Parte 15

Lecture 27 ARS – Parte 16

Lecture 28 ARS – Parte 17

Lecture 29 ARS – Parte 18

Lecture 30 ARS – Parte 19

Lecture 31 ARS – Parte 20

Lecture 32 Para usuários do Windows

Lecture 33 ARS – Resultados Finais

Lecture 34 AULA BÔNUS

Pessoas interessadas em novas tecnologias de inteligência artificial,Pessoas interessadas em simular robôs caminhando com aprendizagem por reforço,Pessoas interessadas no algoritmo ARS (Agumented Random Search),Alunos de graduação que estão estudando disciplinas ligadas a área de Inteligência Artificial

Course Information:

Udemy | Português | 3h 3m | 1.65 GB
Created by: Jones Granatyr

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