Aprendizaje por Refuerzo para Agentes de IA

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 (MDP)

• Comprensión de estados, acciones, recompensas y transiciones de estado
• Funciones de valor y la Ecuación de Bellman
• Programación dinámica para resolver MDPs

Algoritmos básicos 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 experiencia 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, prueba y evaluación de agentes de RL

Desafíos en RL

• Equilibrar exploración y explotación durante el entrenamiento
• Manejo de recompensas escasas y problemas de asignación de crédito
• Escalabilidad 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 sencillo en OpenAI Gym
• Ajuste fino de modelos de RL para mejorar el rendimiento en entornos personalizados

Resumen y próximos pasos