Reinforcement Learning Avanzado: Política Gradiente

🌟 Curso Completo: Reinforcement Learning Avanzado: Política Gradient

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¿Listo para Dominar el Aprendizaje por Reforzamiento? 🚀

Este curso avanzado es una invitación a los programadores e investigadores de datos con experiencia en Python a sumergirse en las técnicas más vanguardias de Reinforcement Learning (RL). Aprenderás a construir agentes de IA que aprenden y se adaptan mediante interacciones en un entorno, utilizando los poderosos marcos de trabajo de PyTorch y su extensión para RL, PyTorch Lightning.

Curso Estructura:

Fundamentos y Preparación:

• Actualización: El Proceso de Decisión de Markov (MDP)
• Actualización: Métodos de Monte Carlo
• Actualización: Métodos de Diferencia Temporal
• Actualización: Bootstrap de N Pasos
• Actualización: Introducción a las Redes Neuronales
• Actualización: Métodos de Política Gradiente

Aprendizaje por Reforzamiento Avanzado:

• REINFORCE
• REINFORCE para Espacios de Acción Continuos
• Actor-Critic de Ventaja (A2C)
• Métodos de Región de Confianza
• Optimización de Política de Proximal (PPO)
• Estimación de Ventaja Generalizada (GAE)
• Optimización de Política de Región de Confianza (TRPO)

¿Qué Aprenderás?

📚 Implementar desde cero algoritmos avanzados:

• Algoritmos Adaptativos: Aprendizaje profundo combinado con RL para crear agentes de IA.
• Cuadernos de Jupyter: Implementación práctica de conceptos clave en Python.
• Política Gradiente: Profundizar en técnicas que son fundamentales en el campo del RL.

🧠 Conceptos Clave:

• Entender los fundamentos teóricos y prácticos de Reinforcement Learning.
• Aprender sobre PyTorch y su eficiencia para implementar algoritmos de RL.
• Explorar técnicas avanzadas de aprendizaje profundo aplicadas a problemas de toma de decisiones.

Por Qué Esta Curso?

Este curso está diseñado para proporcionarte una comprensión profunda y práctica de los algoritmos de Deep Reinforcement Learning que están definiendo el estado del arte en IA. Al finalizar este curso, estarás equipado con las habilidades necesarias para desarrollar agentes de RL sofisticados capaces de operar en entornos reales y complejos.

¿Qué te Espera?

• Capacitación Técnica: Aumenta tus conocimientos en Deep Learning, especialmente dentro del contexto de RL.
• Proyectos Prácticos: Implementa y experimenta con los algoritmos más avanzados de RL utilizando PyTorch.
• Conocimiento Profundo: Entiende cómo los agentes de IA toman decisiones en entornos dinámicos.

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Este curso no solo te brinda el conocimiento teórico, sino que también te capacita para aplicar lo aprendido en proyectos reales. ¡Te esperamos dentro del entorno de aprendizaje por refuerzamiento para transformar tus habilidades! 🤖✨