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Programa del Curso
Introducción a Reinforcement Learning
- Visión general del aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones
- Diferencias entre aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo
- Conceptos clave: agente, entorno, recompensas y política
Procesos de decisión de Markov (MDP)
- Descripción de los estados, las acciones, las recompensas y las transiciones de estado
- Funciones de valor y la ecuación de Bellman
- Programación dinámica para la resolución de MDPs
Algoritmos principales de RL
- Métodos tabulares: Q-Learning y SARSA
- Métodos basados en políticas: algoritmo REINFORCEMENT
- Frameworks de Actores-Críticos y sus aplicaciones
Profundo Reinforcement Learning
- Introducción a las redes Q profundas (DQN)
- Experimenta la reproducción y las redes de destino
- Gradientes de políticas y métodos avanzados de RL profundo
Frameworks y herramientas de RL
- Introducción a OpenAI Gimnasio y otros entornos de RL
- Uso de PyTorch o TensorFlow para el desarrollo de modelos RL
- Formación, pruebas y evaluación comparativa de agentes de RL
Desafíos en RL
- Equilibrio entre la exploración y la explotación en la formación
- Lidiar con recompensas escasas y problemas de asignación de créditos
- ScalaDesafíos computacionales y de bilidad en RL
Manos a la obra Activities
- Implementación de algoritmos Q-Learning y SARSA desde cero
- Entrenando a un agente basado en DQN para jugar un juego sencillo en OpenAI Gimnasio
- Ajuste fino de los modelos RL para mejorar el rendimiento en entornos personalizados
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de los principios y algoritmos de aprendizaje automático
- Competencia en Python programación
- Familiaridad con las redes neuronales y los marcos de aprendizaje profundo
Audiencia
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Especialistas en IA
14 Horas
Testimonios (1)
Entrenador respondiendo preguntas al vuelo.
Adrian
Curso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Traducción Automática
