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Duración 14 horas
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 (MDPs)
- Comprensión de estados, acciones, recompensas y transiciones de estado
- Funciones de valor y la Ecuación de Bellman
- Programación dinámica para resolver MDPs
Algoritmos centrales de RL
- Métodos tabulares: Q-Learning y SARSA
- Métodos basados en política: algoritmo REINFORCE
- Marcos Actor-Critic y sus aplicaciones
Aprendizaje por Refuerzo Profundo
- Introducción a 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 medición de rendimiento (benchmarking) de agentes de RL
Desafíos en RL
- Equilibrio entre exploración y explotación en el entrenamiento
- Gestión de recompensas dispersas y problemas de asignación de crédito
- Escalaridad y desafíos computacionales en RL
Actividades prácticas
- Implementación de algoritmos Q-Learning y SARSA desde cero
- Entrenamiento de un agente basado en DQN para jugar un juego simple en OpenAI Gym
- Ajuste fino 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
- Domino del lenguaje de programación Python
- Familiaridad con redes neuronales y marcos de trabajo de aprendizaje profundo
Público objetivo
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Especialistas en IA
