7: Reinforcement Learning
Nuestro curso de "Reinforcement Learning" te enseña los fundamentos y algoritmos clave como Q-learning y Deep Q-Learning. Descubre aplicaciones prácticas en juegos, robótica y optimización de recursos. Este curso es parte de nuestra Ruta de la Ingeniería en IA. El aprendizaje por refuerzo es esencial para desarrollar sistemas autónomos que pueden aprender y adaptarse, una competencia vital para la próxima generación de tecnologías IA. ¡Únete ahora y domina una de las áreas más emocionantes de la inteligencia artificial!

Módulo 7: Reinforcement Learning
Nuestro curso de "Reinforcement Learning" te enseña los fundamentos y algoritmos clave como Q-learning y Deep Q-Learning. Descubre aplicaciones prácticas en juegos, robótica y optimización de recursos. Este curso es parte de nuestra Ruta de la Ingeniería en IA. El aprendizaje por refuerzo es esencial para desarrollar sistemas autónomos que pueden aprender y adaptarse, una competencia vital para la próxima generación de tecnologías IA. ¡Únete ahora y domina una de las áreas más emocionantes de la inteligencia artificial!

Contenidos:
1. Fundamentos de RL:
- Introducción al aprendizaje por refuerzo.
- Agentes y entornos.
- Funciones de recompensa y valor.
- Políticas y estrategias.
2. Algoritmos Básicos:
- Q-learning.
- SARSA.
- Métodos Monte Carlo.
- Métodos de diferencias temporales.
3. Redes Neuronales en RL:
- Deep Q-Learning (DQN).
- Redes neuronales profundas en RL.
- Políticas y redes de valor.
- Algoritmos avanzados (DDPG, A3C, PPO).
4. Aplicaciones y Proyectos:
- Juegos y simulaciones.
- Robots autónomos.
- Optimización de recursos.
- Implementación de proyectos de RL.
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