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Temario del curso
Introducción al Aprendizaje por Refuerzo
- Resumen del aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones
- Diferencias entre aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
- Conceptos clave: agente, entorno, recompensas y política
Procesos de Decisión de Markov (MDP)
- Comprensión de estados, acciones, recompensas y transiciones de estado
- Funciones de valor y la Ecuación de Bellman
- Programación dinámica para resolver MDPs
Algoritmos de RL Fundamentales
- Métodos tabulares: Q-Learning y SARSA
- Métodos basados en políticas: algoritmo REINFORCE
- Marcos de trabajo Actor-Critic y sus aplicaciones
Aprendizaje Profundo por Refuerzo
- Introducción a las Deep Q-Networks (DQN)
- Reproducción de experiencias (experience replay) y redes objetivo
- Gradientes de política y métodos avanzados de RL profundo
Marcos de Trabajo y Herramientas de RL
- Introducción a OpenAI Gym y otros entornos de RL
- Uso de PyTorch o TensorFlow para el desarrollo de modelos de RL
- Entrenamiento, pruebas y evaluación (benchmarking) de agentes de RL
Desafíos en RL
- Equilibrio entre exploración y explotación en el entrenamiento
- Manejo de recompensas dispersas y problemas de asignación de crédito
- Escalabilidad y desafíos computacionales en RL
Actividades Prácticas
- Implementación de los algoritmos Q-Learning y SARSA desde cero
- Entrenamiento de un agente basado en DQN para jugar un juego sencillo en OpenAI Gym
- Ajuste fino (fine-tuning) de modelos de RL para mejorar el rendimiento en entornos personalizados
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de los principios y algoritmos de aprendizaje automático (machine learning)
- Competencia en programación en Python
- Conocimiento de redes neuronales y marcos de trabajo de aprendizaje profundo (deep learning)
Público Objetivo
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Especialistas en IA
14 Horas
