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Por qué hacer el curso Reinforcement Learning Avanzado: de DQN a SAC

Soñaste con liderar proyectos de inteligencia artificial, pero el día a día te encadenaba a un escritorio y a horarios rígidos. Ese contraste entre tu ambición y tu realidad puede desaparecer. Con *Reinforcement Learning Avanzado: de DQN a SAC*, aprovechas la flexibilidad de formarte cuando tu mente está más receptiva, sea a las seis de la mañana o después de cenar. No importa si avanzas quince minutos cada día o te sumerges un fin de semana entero; el ritmo lo marcas tú, desde el sofá de casa o en una biblioteca. Cada módulo que completas cimenta un nuevo dominio. Esa autonomía no solo te capacita, sino que redefine tu trayectoria: pasarás de desear un cambio a construir, literalmente, agentes inteligentes que abren puertas profesionales que antes eran inalcanzables. Tu evolución no espera por oficinas cerradas; ocurre aquí, a tu manera.  

Cómo es Reinforcement Learning Avanzado: de DQN a SAC

Este es el curso más completo de Aprendizaje por Reforzamiento Avanzado en Udemy. En él, aprenderás a implementar algunos de los algoritmos de Deep Reinforcement Learning más potentes en Python utilizando PyTorch y PyTorch Lightning. Implementarás desde cero algoritmos adaptativos que resuelven tareas de control basadas en la experiencia. Aprenderás a combinar estas técnicas con Redes Neuronales y métodos de Aprendizaje Profundo para crear agentes de Inteligencia Artificial adaptativos capaces de resolver tareas de toma de decisiones.Este curso te introducirá al estado del arte en técnicas de Reinforcement Learning. También te preparará para los próximos cursos de esta serie, donde exploraremos otros métodos avanzados que sobresalen en otros tipos de tareas.El curso se centra en el desarrollo de habilidades prácticas. Por lo tanto, después de aprender los conceptos más importantes de cada familia de métodos, implementaremos uno o más de sus algoritmos en cuadernos Jupyter, desde cero.Módulos de nivelación:- Repaso: El proceso de decisión de Markov (MDP).- Repaso: Q-Learning.- Repaso: Breve introducción a las Redes Neuronales.- Repaso: Deep Q-Learning.- Repaso: Métodos de gradiente de políticas.Deep Reinforcement Learning:- PyTorch Lightning.- Ajuste de hiperparámetros con Optuna.- Deep Q-Learning para espacios de acción continuos (Función de ventaja normalizada – NAF).- Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG).- Twin Delayed DDPG (TD3).- Soft Actor-Critic (SAC).- Repetición de Experiencia con Perspectiva (HER).  

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