Este curso visa familiarizar os alunos com técnicas de Aprendizado Autônomo, posicionando a idéia de Autonomia no contexto de Inteligência Artificial e enfatizando aplicações em Robótica Inteligente e Pesquisa Operacional. Técnicas básicas serão estudadas detalhadamente, e a relação entre Aprendizado por Reforço e Programação Dinâmica proverá uma base teórica sólida para o entendimento dos algoritmos. Estudos de casos serão usados para a análise de dois problemas práticos relevantes: dimensionalidade alta e observabilidade parcial de estados. Uma visão unificada do problema de Aprendizado Autônomo (relação com aprendizado supervisionado e outras técnicas) será apresentada, e, finalmente, Autonomia será discutida segundo a ótica de Engenharia de Comportamentos.
Bibliografia
SUTTON, Richard S., BARTO, Andrew G., Reinforcement Learning: An introduction. MIT Press, 1998. BERTSEKAS, Dimitri P., TSITSIKLIS, John. Neurodynamic Programming. Athena Scientific, 1996.
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