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Aprendizado por Reforço para Aplicações em Redes Neurais

SEMANA 9

• Deep Q Networks

SEMANA 8

• Otimização de Estratégias

SEMANA 7

• Modelagem de Ambiente na Prática com OpenAI Gymnasium

• Actor-Critic Methods

• Proximal Policy Optimization

SEMANA 6

• Fundamentos Matemáticos para Métodos de Diferença Temporal (TD): Q-Leanring e Sarsa (Parte 2)

• Visão Geral de Deep Reinforcement Learning

SEMANA 5

• Programação Dinâmica para Aprendizado por Reforço

• Fundamentos Matemáticos para Métodos de Diferença Temporal (TD): Q-Leanring e Sarsa (Parte 1)

• Q-Learning e Aprendizagem por Diferença Temporal

SEMANA 4

• Funções de Valor e Equação de Bellman

• Introdução aos Métodos de Monte Carlo

SEMANA 3

• Deep Racer
• Introdução à tomada de decisões sequenciais
• Processos de Decisão de Markov

SEMANA 2

• Multi-Armed Bandits

SEMANA 1

• Matemática para Redes neurais (Feedforward)
• Matemática para Redes neurais (backpropagation)