A área de Deep Learning (Aprendizagem Profunda) está relacionada a aplicação das redes neurais artificiais na resolução de problemas complexos e que requerem artifícioscomputacionais avançados. Existem diversas aplicações práticas que já foram construídas utilizando essastécnicas, tais como:carros autônomos, descoberta de novos medicamentos,cura e diagnóstico antecipado dedoenças, geração automática de notícias, reconhecimento facial, recomendação de produtos, previsão dos valores de ações na bolsa de valores e até mesmo a geração automática de roteiros de filmes! Nesses exemplos, a técnica base utilizada são as redes neurais artificiais, que procuram "imitar" como o cérebro humano funciona e são consideradas hoje em dia como as mais avançadas no cenário de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina).
Também dentro do contexto da Aprendizagem de Máquina existe a 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. O interessante dessa técnica é que a inteligência artificial aprende sem nenhum conhecimento prévio, adaptando-se ao ambiente e encontrando as soluções sozinho!
E para levar você até essa área, neste curso você terá uma visão teórica e principalmente prática sobre a construção de um carro autônomo virtual utilizando aprendizagem por reforço! Vamos trabalhar com técnicas modernas de Deep Learning com a biblioteca PyTorch e a linguagem Python! Ao final você terá todas as ferramentas necessárias para solucionar outros tipos de problemas com aprendizagem por reforço. O conteúdo do curso está dividido em três partes:
Teoria sobre aprendizagem por reforço com o algoritmo Q-Learning
Teoria da aprendizagem por reforço com Deep Q-Learning, com a utilização de redes neurais artificiais
Construção passo a passo da inteligência artificial para controlar o carro autônomo
Você ainda conta com um anexo sobre o básico das redes neurais artificiais caso você não tenha muita experiência na área.
Este curso é categorizado como nível intermediário, pois apesar de existir o anexo para a revisão do conteúdo básico, é interessante que você já tenha uma certa experiência com a área de redes neurais.
Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardamos você no curso! :)
