Aprendizado de Máquina e Reforço
Conceitos Fundamentais de Aprendizado de Máquina; Paradigmas do ML e Aplicações Cotidianas; Aprendizado por Reforço: Agente, Ambiente e Interação; Elementos Chave: Estado, Ação, Recompensa e Política; Impactos, Desafios e Ética na Autonomia Computacional
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