Conviértete en un líder en el campo del aprendizaje por refuerzo y crea soluciones innovadoras y efectivas en diversos campos. ¡Únete al futuro de la tecnología y la innovación!” 

El Reinforcement Learning es fundamental en la creación de soluciones innovadoras y efectivas en diversos campos. Así, se utiliza en la robótica para crear sistemas de control de movimiento y en la inteligencia artificial para mejorar la toma de decisiones. También se utiliza en el desarrollo de videojuegos y en la optimización de la eficiencia energética en edificios. Además, ofrece una oportunidad para que los ingenieros desarrollen habilidades altamente especializadas y buscadas en la industria tales como la optimización de gradientes de política, la creación de entornos OpenAI, la evaluación de créditos basados en redes neuronales y la implementación de algoritmos de aprendizaje por refuerzo.

El Diplomado en Reinforcement Learning es una respuesta a las necesidades actuales de la industria y la tecnología en relación con el aprendizaje por refuerzo. Este campo es fundamental en la creación de algoritmos que optimizan los resultados, proporcionando ventajas competitivas a las empresas que integran su aplicación. También se imparte la optimización de gradientes de política, que se utiliza para optimizar políticas de redes neuronales. Por ello, esta titulación universitaria ha sido diseñada para ofrecer a los ingenieros la oportunidad de desarrollar habilidades teóricas y prácticas para resolver problemas complejos y crear soluciones innovadoras. 

El programa de Reinforcement Learning se desarrolla en formato 100% online, lo que permite a los estudiantes aprender a su propio ritmo y adaptarse a sus horarios. La metodología Relearning se utiliza para ofrecer una experiencia de aprendizaje efectiva y única. Los estudiantes tienen acceso a entornos OpenAI, lo que les permite experimentar y aprender sobre la creación de los mismos y el uso de algoritmos de aprendizaje por refuerzo. El aprendizaje de diferencias temporales y Q-Learning es fundamental para el aprendizaje por refuerzo y se aborda a lo largo del programa.

Se trata así de un programa que ofrece una experiencia de aprendizaje única y efectiva, impartida en formato 100% online y utilizando la metodología Relearning. De esta manera se permite a los estudiantes distribuir la carga lectiva en función de sus horarios y pudiendo compaginar con otros ámbitos de su vida. Además, tendrá acceso a un campus virtual repleto de contenidos teórico, prácticos y adicionales que facilitarán la integración de conocimientos y a los que podrá acceder las 24 horas del día, 365 días año.  

Obtendrás un título universitario reconocido que aumentará tus oportunidades de empleo y salarios”

Este Diplomado en Reinforcement Learning contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Reinforcement Learning
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información rigurosa y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Aprenderás de forma autónoma y colaborativa, utilizando una variedad de recursos, desde lecturas y videos hasta tutoriales y proyectos prácticos” 

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos.   

Tendrás acceso a proyectos prácticos y desafiantes que te permitirán aplicar tus conocimientos y demostrar tus habilidades"

La metodología Relearning te permitirá consolidar y aplicar tus conocimientos de manera efectiva y eficiente"

El temario del Diplomado en Reinforcement Learning es el más vanguardista del panorama académico actual, y aborda temas relevantes en el campo del aprendizaje por refuerzo como la optimización de gradientes de política, la evaluación de créditos basados en redes neuronales y la implementación de algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Así y a lo largo del programa, se combina el enfoque teórico con la aplicación práctica de los conocimientos adquiridos en proyectos desafiantes y aplicaciones reales, lo que permite a los estudiantes adquirir una comprensión profunda y completa de los conceptos y técnicas de aprendizaje por refuerzo.

Un plan de estudios con el que adquirirás habilidades altamente especializadas y valoradas en la industria”  

Módulo 1. Reinforcement Learning

1.1. Optimización de las recompensas y la búsqueda de políticas

1.1.1. Algoritmos de optimización de recompensas
1.1.2. Procesos de búsqueda de políticas
1.1.3. Aprendizaje por refuerzo para optimizar las recompensas

1.2. OpenAI

1.2.1. Entorno OpenAI Gym
1.2.2. Creación de entornos OpenAI
1.2.3. Algoritmos de aprendizaje por refuerzo en OpenAI

1.3. Políticas de redes neuronales

1.3.1. Redes neuronales convolucionales para la búsqueda de políticas
1.3.2. Políticas de aprendizaje profundo
1.3.3. Ampliación de políticas de redes neuronales

1.4. Evaluación de acciones: el problema de la asignación de créditos

1.4.1. Análisis de riesgo para la asignación de créditos
1.4.2. Estimación de la rentabilidad de los préstamos
1.4.3. Modelos de evaluación de créditos basados en redes neuronales

1.5. Gradientes de Política

1.5.1. Aprendizaje por refuerzo con gradientes de política
1.5.2. Optimización de gradientes de política
1.5.3. Algoritmos de gradientes de política

1.6. Procesos de decisión de Markov

1.6.1. Optimización de procesos de decisión de Markov
1.6.2. Aprendizaje por refuerzo para procesos de decisión de Markov
1.6.3. Modelos de procesos de decisión de Markov

1.7. Aprendizaje de diferencias temporales y Q-Learning

1.7.1. Aplicación de diferencias temporales en el aprendizaje
1.7.2. Aplicación de Q-Learning en el aprendizaje
1.7.3. Optimización de parámetros de Q-Learning

1.8. Implementación de Deep Q-Learning y variantes de Deep Q-Learning

1.8.1. Construcción de redes neuronales profundas para Deep Q-Learning
1.8.2. Implementación de Deep Q-Learning
1.8.3. Variaciones de Deep Q-Learning

1.9. Algoritmos de Reinforment Learning

1.9.1. Algoritmos de aprendizaje por refuerzo
1.9.2. Algoritmos de aprendizaje por recompensa
1.9.3. Algoritmos de aprendizaje por castigo

1.10. Diseño de un entorno de aprendizaje por Refuerzo. Aplicación Práctica

1.10.1. Diseño de un entorno de aprendizaje por refuerzo
1.10.2. Implementación de un algoritmo de aprendizaje por refuerzo
1.10.3. Evaluación de un algoritmo de aprendizaje por refuerzo

Ampliarás tus horizontes y te convertirás en un experto en Reinforcement Learning ”