Aprendizagem por reforço profundo aplicado a veículos autônomos

dc.contributor.advisor	Basile, Antonio Luiz
dc.contributor.author	Tavares, Gabriel Henrique Serapiao
dc.date.accessioned	2022-11-04T14:47:30Z
dc.date.available	2022-11-04T14:47:30Z
dc.date.issued	2021-05-31
dc.description.abstract	O setor automotivo possui um grande mercado e recebe grandes investimentos, por esse motivo é uma área de grandes inovações. Uma tecnologia que vem ganhando cada vez mais espaço nessa ´área ´e a Inteligência Artificial aplicada ao controle do veículo, de forma que este se torne cada vez mais independente. Isso traria diversos avanços para a humanidade quando se trata de maior acesso `a mobilidade, além dos vários acidentes que poderiam ser evitados, tendo em vista que a maior parte dos acidentes de transito são oriundos de falhas humanas. Com isso, o presente estudo tem como objetivo explorar e aprofundar os métodos de Aprendizagem por reforço Profundo aplicados aos veículos autônomos.	pt_BR
dc.identifier.uri	https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/30982
dc.language	pt_BR	pt_BR
dc.publisher	Universidade Presbiteriana Mackenzie	pt_BR
dc.rights	Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/	*
dc.subject	setor automotivo	pt_BR
dc.subject	tecnologia	pt_BR
dc.subject	mobilidade	pt_BR
dc.title	Aprendizagem por reforço profundo aplicado a veículos autônomos	pt_BR
dc.type	TCC	pt_BR
local.publisher.department	Faculdade de Computação e Informática (FCI)	pt_BR

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