Material sobre Reinforcement Learning
Eu estou usando Aprendizam Por Reforço (do inglês, Reinforcement Learning) na minha tese de doutorado e no processo de aprendizado eu acabei encontrando muitos materias interessantes na internet. Resolvi fazer uma listagem deles para deixar público e também me ajudar em consultas futuras.
Para quem estiver procurando conhecimento teórico, eu sugiro os livros:
- Reinforcement Learning: An Introduction de Sutton e Barto
- Algorithms of Reinforcement Learning de Szepesvari
Para quem quiser conhecer um pouco da teoria ao mesmo tempo que desenvolve projetos práticos com Python:
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Deep RL Course do Hugginfaces
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Applied Reinforcement Learning com RLLib
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Real World Deep RL* do Dibya.
* Há também o curso Fast RL que eu não realizei.
Disciplinas em instituições:
Professor no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Pernambuco (IFPE) com doutorado em Engenharia da Computação pela Universidade de Pernambuco (2025) na área de Inteligência de Enxames e Aprendizado de Máquina. Possui Mestrado (2014) e Bacharelado (2013) em Engenharia da Computação pela mesma instituição. Realiza pesquisa de pós-doutorado em Engenharia de Sistemas na UPE. É conselheiro do Conselho Superior (CONSUP) do IFPE, atual coordenador de curso do Tecnológo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas do Campus Paulista, possuitambém experiência coordenador da Divisão de Pesquisa e Extensão.
É membro da Sociedade Brasileira de Computação (SBC), IEEE e Complexity Systems Society. Desde 2023, participa de projetos de inovação tecnológica da Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP). Já coordenou projetos de pesquisa e extensão no IFPE em parceria com instituições como FACEPE, SiDi, IPA, SOFTEX, NIC.BR e Prefeitura de Paulista.