A proposta desta obra é apresentar o algoritmo Proximal Policy Optimization (PPO), desde os fundamentos do aprendizado por reforço até sua implementação em Python. O conteúdo avança gradualmente, introduzindo os conceitos, a matemática e os exemplos práticos.
A parte prática utiliza Gymnasium e Stable-Baselines3. São apresentados ambientes clássicos e ambientes personalizados para navegação, alcance de alvos e desvio de obstáculos. Os códigos completos e os módulos auxiliares aparecem nos capítulos e apêndices.
Os resultados foram obtidos em uma execução, com seed 42, 5.000 passos nos experimentos principais e 3.000 passos em cada configuração de hiperparâmetros. A finalidade é ilustrar o comportamento do algoritmo, inclusive quando o agente ainda não conclui a tarefa.
| Número de páginas | 100 |
| Edição | 1 (2026) |
| Formato | A5 (148x210) |
| Acabamento | Brochura c/ orelha |
| Tipo de papel | Estucado Mate 150g |
| Idioma | Português |
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