[12] Seleção de Ações com Upper Confidence Bound (UCB)

Aprendizado por Reforço — Do Básico ao Avançado

Esta playlist é uma jornada completa pelo universo do Reinforcement Learning (RL), seguindo o livro "Reinforcement Learning: An Introduction" de Sutton & Barto. Começamos pelos fundamentos com problemas de Multi-Armed Bandits e avançamos por tópicos essenciais como Processos de Decisão de Markov, Equações de Bellman, Programação Dinâmica, Monte Carlo, TD Learning, Policy Gradient e até PPO (Proximal Policy Optimization).

Cada vídeo combina teoria acessível, exemplos visuais e implementações práticas, ideal para quem quer dominar RL na prática — seja estudante, pesquisador ou profissional da área de IA.

📌 Acompanhe os vídeos na ordem e construa sua base em RL!
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