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Descripción del curso


En este curso, aprenderás los fundamentos del Reinforcement Learning, uno de los tres paradigmas de la inteligencia artificial moderna. Implementarás desde cero algoritmos adaptativos que resuelven tareas de control basadas en la experiencia. También aprenderás a combinar estos algoritmos con técnicas de Deep Learning y redes neuronales, dando lugar a la rama conocida como Deep Reinforcement Learning.

Este curso cubre tanto los fundamentos de esta rama como los algoritmos avanzados más populares y se centra en el desarrollo de habilidades prácticas. Por lo tanto, después de aprender los conceptos básicos en cada sección del curso, implementaremos los algoritmos desde cero.

Trailer del curso

Precio del curso


Reseña destacada


"Estoy haciendo mi tesis doctoral en Ingeniería Eléctrica. Tuve que aprender RL desde el principio para implementarlo en mi tesis, y este curso me ayudó increíblemente a conseguir la intuición y los algoritmos básicos completos desde el principio hasta el final. Lo recomiendo encarecidamente".

- Sarah Allahmoradi

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Requisitos


  • Programar en Python con fluidez
  • Conocer las bases del álgebra lineal y el cálculo (matrices, vectores, determinantes, derivadas, etc.)
  • Conocimientos básicos de estadística (media, varianza, distribución normal, etc.)


Curriculum del curso


  Módulo de bienvenida
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  El proceso de decisión de Markov (PDM)
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  Programación dinámica
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  Métodos Monte Carlo
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  Métodos de diferencias temporales
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  Diferencias temporales en n pasos
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  Breve introducción a las redes neuronales
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  Deep SARSA
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  Deep Q-Learning
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  REINFORCE
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  Advantage Actor-Critic (A2C)
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