En este curso aprenderás

  • Qué es el Aprendizaje por Refuerzo y cómo se diferencia de otros enfoques del Machine Learning

  • Cuál es la historia, la evolución y los componentes del Aprendizaje por Refuerzo

  • A representar problemas de toma de decisiones secuenciales usando los Procesos de Decisión de Markov

  • A crear entornos de Aprendizaje por Refuerzo para agentes usando los Procesos de Decisión de Markov

  • Las características generales de los principales enfoques usados en la solución de problemas de Aprendizaje por Refuerzo

Contenido del curso

3 nuevas lecciones cada semana (martes, jueves y sábados). Fecha de inicio: enero 11 de 2021

  1. 1
    • ¿Qué es el Aprendizaje Reforzado o por Refuerzo?

    • Ejemplos reales de aplicación del Aprendizaje por Refuerzo

    • Historia y evolución del Aprendizaje por Refuerzo

    • Componentes de un sistema de Aprendizaje por Refuerzo

  2. 2
    • Introducción a los Procesos de Decisión de Markov

    • Ejemplo 1: un tablero unidimensional

    • Ejemplo 2: un tablero unidimensional estocástico

    • Ejemplo 3: el tablero bidimensional estocástico - Entorno y reglas de juego

    • Ejemplo 3: el tablero bidimensional estocástico - Los estados y la propiedad de Markov

    • Ejemplo 3: el tablero bidimensional estocástico - Las acciones

    • Ejemplo 3: el tablero bidimensional estocástico - La función de transición y la recompensa

    • Ejemplo 3: el tablero bidimensional estocástico - El horizonte

    • Ejemplo 3: el tablero bidimensional estocástico - El descuento

  3. 3
    • El objetivo del Agente

    • La Política

    • La función estado-valor

    • La función acción-valor

    • Las Ecuaciones de Bellman

    • Cierre del curso

Requisitos

Conocimientos básicos de Álgebra Lineal y Probabilidad y Estadística

Opiniones del curso

5 puntuación por estrellas

Buen curso

Luis Enrique Cabriales Ramírez

Muy buen curso de aprendizaje reforzado. Explicación clara de las bases para esta área de la inteligencia artificial.

Muy buen curso de aprendizaje reforzado. Explicación clara de las bases para esta área de la inteligencia artificial.

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5 puntuación por estrellas

Excelente curso

Matias Cardozo

Me parece un muy buen curso para comenzar a entender las bases del aprendizaje por refuerzo. Realmente el profesor explica las cosas de manera muy clara, y h...

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Me parece un muy buen curso para comenzar a entender las bases del aprendizaje por refuerzo. Realmente el profesor explica las cosas de manera muy clara, y hace que los temas, cálculos y formulas de difícil interpretación sean entendibles. Recomendado 100%.

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Instructor

Fundador y creador de contenidos en Codificando Bits

Miguel Sotaquirá

Soy Ingeniero Electrónico y tengo una Maestría en esta área, así como un Doctorado en Bioingeniería. Durante 15 años he sido profesor e investigador de varias universidades de Colombia, y desde el año 2017 me he convertido en un apasionado por el Machine Learning, el Deep Learning y la Ciencia de Datos. De hecho durante mi tesis doctoral explore temas de Machine Learning y algo de Deep Learning (que aún no estaba en auge!) para el análisis de imágenes médicas. En la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido en mi canal de YouTube y a brindar asesoría y formación a personas y empresas en estos temas.