REINFORCEMENT LEARNING
Introducción y aplicaciones
5 SEMANAS
¿Sabías que AlphaGo, el programa de DeepMind que ganó al mejor jugador del mundo en Go, utiliza reinforcement learning?
Requisitos:
Bases de álgebra lineal, programación en Python (básico), machine learning (opcional) y ganas de adentrarse en un campo con mucho futuro dentro de la IA.
Costo por introducción: 2,668 MXN
Modalidad: online, transmisión en vivo.
Fecha de inicio: 17 de febrero.
Horario: miércoles y viernes de 18 a 20 hrs.
CONTENIDO
CONCEPTOS FUNDAMENTALES DEL REINFORCEMENT LEARNING (RL)
PROGRAMACIÓN DINÁMICA (PD)
PREDICCIONES Y CONTROL "MODEL FREE"
MÉTODOS DE APROXIMACIÓN EN VALUE SPACE Y POLICY SPACE
MÉTODOS TEMPORAL DIFFERENCE
Q-LEARNING
DEEP Q-LEARNING (DQN)
PROXIMAL POLICY OPTIMIZATION (PPO)
ADVANTAGE ACTOR-CRITIC (A2C)
INCLUYE
Material didáctico digital.
Constancia de asistencia con valor curricular (80% de asistencia).
