Con este Diplomado 100% online, desarrollarás en tus trabajos los algoritmos de Aprendizaje por Refuerzos más innovadores, resolviendo problemas del mundo real en campos como el control de procesos”

Con el objetivo de proporcionar bienes o servicios de elevada calidad, los expertos necesitan tener a su alcance mecanismos para explorar su funcionamiento y evaluar tanto su rendimiento como eficacia. En este sentido, la creación de entornos en OpenAI proporciona un marco accesible para que puedan desarrollar, probar y comparar algoritmos inteligentes. Dichas plataformas facilitan la experimentación al brindar simulaciones de escenarios del mundo real, donde los agentes de Inteligencia Artificial pueden interactuar y aprender. En consecuencia, los especialistas pueden entrenar sistemas como vehículos autónomos o drones antes de su lanzamiento al mercado.

En este contexto, TECH lanza un pionero programa universitario en Reinforcement Learning. Mediante este, el alumnado obtendrá habilidades prácticas para desarrollar los algoritmos más eficientes y aplicar a sus proyectos las Políticas de Redes Neuronales de forma óptima. El plan de estudios profundizará en cuestiones que abarcan desde la optimización de las recompensas hasta la evaluación de acciones y optimización de gradientes. A su vez, el temario ahondará en los Procesos de Decisión de Markov con el fin de que los egresados resuelvan problemas de toma de decisiones secuenciales bajo marcos de incertidumbre. Además, la capacitación incluirá casos de estudio que elevarán las competencias de los estudiantes en aspectos como la construcción de Redes Neuronales Profundas para Deep Q-Learning.

La titulación universitaria se basará en la revolucionaria metodología del Relearning, de la cual es pionera. Este sistema de enseñanza consiste en la reiteración continuada de los conceptos más destacados, permitiendo que los alumnos puedan afianzarlos de forma ágil y natural. De esa forma, no será necesario que inviertan largas horas de estudio o recurran a técnicas tradicionales arduas como la memorización. Sin duda, una oportunidad única de cursar un programa con comodidad. Tan solo se requiere que los estudiantes tengan un dispositivo con acceso a internet para visualizar, en cualquier momento del día, el contenido alojado en el Campus Virtual. 

Optimiza los parámetros de Q-Learning en la mejor universidad digital del mundo según Forbes”  

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 deportiva 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

¿Buscas ahondar en los Procesos de Decisión de Markov? Domina este marco matemático con esta titulación universitaria en solamente 6 semanas”

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 vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.  

Enriquecerás tu praxis con los Algoritmos de Aprendizaje por Recompensa más avanzados y entrenarás agentes que tomen decisiones óptimas en entornos dinámicos”

Con el sistema Relearning de TECH tendrás un crecimiento intelectual natural y flexible. ¡Olvídate de invertir largas horas de estudio!”

El presente Diplomado proporcionará al alumnado una visión integral sobre el Reinforcement Learning, con el fin que enriquecer sus proyectos. Para conseguirlo, el plan de estudios analizará conceptos clave como la optimización de las recompensas o la búsqueda de políticas. A lo largo de la capacitación, los estudiantes adquirirán competencias prácticas tanto para la óptima creación de entornos OpenAI como para la construcción de Redes Neuronales Profundas para Deep Q-Learning.  Esto permitirá a los egresados disponer de los recursos necesarios para abordar problemas de Aprendizaje por Refuerzo, específicamente en entornos con alta complejidad o dimensionalidad, como en los videojuegos.  

Un programa universitario diseñado por expertos en Aprendizaje Automático que te asegurará un salto de calidad en tu trayectoria profesional”

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

Llega a tu máxima eficiencia en el campo del Aprendizaje por Refuerzo gracias a los recursos pedagógicos más innovadores que te ofrece TECH. ¡Matricúlate ya!”