{"product_id":"n-s-usha-aprendizagem-por-reforco-em-robotica-e-sistemas-autonomos-9786209085369","title":"Aprendizagem por reforço em robótica e sistemas autónomos","description":"A aprendizagem por reforço (AR) surgiu como uma abordagem transformadora no domínio dos sistemas autónomos, permitindo a tomada de decisões inteligentes e o controlo em robótica, automóveis autónomos, cuidados de saúde, automação industrial e infra-estruturas inteligentes. Ao longo desta discussão, explorámos os conceitos fundamentais, as metodologias, os desafios e as aplicações no mundo real da RL em sistemas autónomos, destacando tanto o seu potencial como as suas limitações. A aplicação da RL na robótica e nos sistemas autónomos é sustentada pelos processos de decisão de Markov (MDP), que fornecem um quadro estruturado para a tomada dedecisões sequenciais . O desenvolvimento de métodos baseados em valores, como as Deep Q Networks (DQN), e de abordagens baseadas em políticas, como os métodos Policy Gradient e Ator Critic, permitiu que os robôs e os agentes autónomos aprendessem comportamentos complexos por tentativa e erro. Além disso, as técnicas de RL sem modelo e baseadas em modelo oferecem diferentes compensações em termos de eficiência e adaptabilidade da amostra, abrindo caminho para controladores baseados em aprendizagem mais versáteis e práticos.","brand":"Edições Nosso Conhecimento","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53760405176662,"sku":null,"price":0.0,"currency_code":"EUR","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0925\/5829\/5382\/files\/product_image_9786209085369_1.jpg?v=1781798994","url":"https:\/\/www.momoxbooks.com\/products\/n-s-usha-aprendizagem-por-reforco-em-robotica-e-sistemas-autonomos-9786209085369","provider":"momoxbooks","version":"1.0","type":"link"}