Reinforcement Learning de cero a maestro - IA en Python (ES)

🌠 Reinforcement Learning de cero a maestro - IA en Python (ES)

🔥 Inteligencia Artificial para la toma de decisiones. Aprendizaje por Refuerzo (Deep) Reinforcement Learning

¡Descubre el mundo del Aprendizaje Automático y domina los fundamentos del Reinforcement Learning con nuestro curso completísimo en español!

¿Qué te espera en este curso?

• 🧐 Fundamentos de Reinforcement Learning: Comprende los conceptos clave que forman la base de este poderoso paradigma de IA.
• 🤖 Algoritmos Adaptativos: Desarrolla habilidades para implementar algoritmos que aprenden a través de experiencia y mejoran con el tiempo.
• 🧠 Combinación de RL y Deep Learning: Explora la potente fusión de Reinforcement Learning con técnicas avanzadas de Deep Learning, abriendo camino al conocido como Deep Reinforcement Learning.
• 📚 Proyectos Prácticos: Aplica lo aprendido implementando desde cero los algoritmos más relevantes utilizando Python y las librerías necesarias.
• 🚀 Preparación para el Futuro: Adquiere las bases necesarias para seguir creciendo en la serie "Reinforcement Learning de principiante a maestro" y mantenerte al día con los últimos avances en el campo.

Estructura del Curso

Parte 1 - Métodos tabulares:

• 🎮 Proceso de Decisión de Markov: Entiende los fundamentos para modelar procesos estocásticos.
• 📈 Programación Dinámica: Aprende a resolver problemas de toma de decisiones mediante la optimización de funciones de valor.
• 🎲 Métodos Monte Carlo: Descubre cómo aproximar estimaciones complejas utilizando muestras aleatorias.
• ⚔️ Métodos SARSA y Q-Learning: Implementa algoritmos clásicos de aprendizaje por refuerzo.
• 🔄 Bootstrapping en n pasos: Aprende técnicas avanzadas para la estimación de valores futuros.

Parte 2 - Adaptación a espacios de estados continuos:

• 🌐 Agregación de estados: Domina métodos para simplificar y manejar espacios de estados más grandes o continuos.
• 📡 Tile Coding: Implementa técnicas de representación de estados para mejorar la eficiencia en problemas con muchas posibles entradas.

Parte 3 - Deep Reinforcement Learning:

• 🧠 Deep SARSA y Deep Q-Learning: Combina técnicas de aprendizaje profundo para abordar problemas complejos.
• 🎨 REINFORCE: Explora el algoritmo de REINFORCE para optimizar indirectamente la distribución de probabilidades de política.
• 🤝 Advantage Actor-Critic / A2C (método actor crítico por ventaja): Conoce uno de los enfoques más populares y eficaces en Deep RL.

¡Escape Velocity Lab presenta este curso intensivo y estructurado para llevarte al límite de lo que es posible con el aprendizaje por refuerzo! 🚀

Al inscribirte, tendrás acceso a una comunidad de aprendizaje en constante evolución, recursos exclusivos y el apoyo del instructor expertizado en el campo. ¡No te quedes atrás en la revolución de la inteligencia artificial! Aprende cómo las máquinas toman decisiones de manera autónoma y cómo puedes programar esa capacidad.

¿Estás listo para emprender este viaje en el mundo del Reinforcement Learning? ¡Únete ahora y trasforma tus habilidades! 📈👨‍💻👩‍💻