MP4 - Practical Intro To Reinforcement Learning Using Robotics

[joomlamz]

Gênero: eLearning | MP4 | Vídeo: h264, 1280x720 | Áudio: AAC, 44,1 KHzIdioma: inglês | Tamanho: 2,47 GB | Duração: 2h 40m

O que você aprenderá
Compreender as diferenças entre Aprendizagem por Reforço e os outros paradigmas de IA.



Identificar áreas em robótica onde o Aprendizado por Reforço pode ser aplicado.
Enquadrar problemas em robótica como problemas de Aprendizagem por Reforço.
Aplicando o algoritmo Multi-Armed Bandit para ajudar os robôs a aprender automaticamente os comportamentos esperados.
Desenvolvendo funções de recompensa para Aprendizagem por Reforço em contextos robóticos.
Usando Python para controlar sensores e atuadores em robôs EV3 Mindstorms.
Programação de robôs simples que podem aprender automaticamente as melhores ações a serem executadas em seus ambientes.
Compreendendo o algoritmo do bandido multi-armado.
Equilibrar exploração e exploração usando várias estratégias.
Requisitos
Ser capaz de entender programas OOP básicos em Python.
Habilidades básicas de álgebra. Se você sabe somar, subtrair, multiplicar e dividir números, então você está apto para este curso.
Descrição
Mergulhar no Aprendizado por Reforço pode parecer assustador se você não tiver a orientação prática adequada. Muitos s, as pessoas me perguntaram se deveriam dominar o Deep Learning antes de mergulhar no Reinforcement Learning e minha resposta sempre foi que "depende do que você quer fazer com RL". RL é um domínio amplo em seu próprio respeito. Existem algoritmos clássicos de RL que podem ser aprendidos e aplicados sem qualquer experiência em Deep Learning. Há também Deep Reinforcement Learning, que utiliza redes neurais para ajudar os agentes RL a aprender comportamentos adequados em seu ambiente por meio de tentativas e erros com funções de recompensa.
Este curso foi projetado para ser o ponto de entrada básico mais fácil e rápido em RL e suas aplicações em Robótica. Do primeiro ao último vídeo, explico cada conceito em RL no contexto da robótica. Eu sou intencional sobre isso porque quero capacitá-lo a saber prontamente quando e como aplicar técnicas de RL em Robótica. Não é um curso avançado. Em vez disso, é sua melhor opção quando você está iniciando na RL (sem nenhum conhecimento prévio) e está interessado em poder aplicar prontamente o que aprendeu em seus projetos de robótica.
Embora eu use sensores e atuadores do kit de robótica EV3 Mindstorms nas sessões práticas de implementação, você não precisa necessariamente usar o kit para obter o melhor deste curso. Certamente melhorará sua experiência de aprendizado se você tiver o kit, mas não se preocupe se não tiver. Sem o kit, você ainda pode entender os conceitos e aplicá-los em qualquer plataforma robótica. É meu desejo que, após terminar este curso, sua paixão por RL seja despertada e você estude mais para conhecer algoritmos e técnicas mais avançados.
Portanto, embora este curso não ensine como criar capacidades super-humanas em seus projetos de robótica, você certamente aprenderá como programar robôs para se comportarem bem em seus ambientes sem instruções explícitas sobre o que é considerado "comportamento adequado".
Para quem é este curso
Qualquer pessoa com habilidades básicas de Python que deseje iniciar no Aprendizado por Reforço por meio da robótica.
Eeers de IA, ML Eeers, Cientistas de Dados e Software Eeers experientes que desejam aplicar o Aprendizado por Reforço a problemas reais de negócios.
Robotic Eeers buscando como a IA pode ser aproveitada em seu campo.
Entusiastas da robótica que desejam adicionar recursos simples de IA aos seus projetos.

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