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Mejora tus habilidades sobre los Procesos de Decisión de Markov o la Optimización de Parámetros de Q-Learning, gracias a TECH, la mayor universidad digital del mundo”

El Reinforcement Learningse considera uno de los campos de la inteligencia artificial más prometedores para el futuro. La capacidad de aprender por sí sola de una máquina es cada vez más importante en un mundo donde el volumen de datos no para de aumentar y la velocidad de la toma de decisiones es crucial.

Por esa razón, TECH Université Technologique ha diseñado un Certificat en Reinforcement Learning con el que busca dotar a los alumnos de las habilidades y competencias necesarias para poder ejercer su labor como especialistas, con la máxima calidad posible en sus trabajos. Así, a lo largo de este programa se abordarán aspectos como los Modelos de Procesos de Decisión de Markov, los Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo, las Gradientes de Política o el Entorno OpenAI Gym.

Todo ello, a través de una cómoda modalidad 100% online que permite al alumno organizar sus horarios y sus estudios, compaginándolos con sus otros intereses. Además, esta titulación cuenta con los materiales teóricos y prácticos más completos del mercado, lo que facilita el proceso de estudio del alumno y le permite alcanzar sus objetivos más exigentes.

Consigue ser un experto en Reinforcement Learningen solo 6 semanas y con total libertad de organización”   

Este Certificaten 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 

Mejora tu perfil profesional al máximo y alcanza el éxito en una de las áreas con mayor futuro del ámbito de la Informática, gracias a TECH”

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.

Ahonda en las Políticas de Aprendizaje Profundo y los Algoritmos de Aprendizaje por Recompensa desde la comodidad de tu hogar y a cualquier hora del día"

Accede a todo el contenido sobre Evaluación de un Algoritmo de Aprendizaje por Refuerzo desde tu Tablet, móvil u ordenador"

Plan de estudios

Los recursos didácticos de este plan de estudios han sido diseñados por los reputados profesionales que conforman el equipo de expertos de TECH en el área de Informática. Dichos especialistas han volcado su dilatada trayectoria y sus conocimientos más avanzados para crear unos contenidos prácticos y actualizados. Todo esto, basándose además en la metodología pedagógica más eficiente del mercado, el Relearning de TECH.

La visión más especializada y completa del mercado académico se encuentra en este temario de TECH”

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 

Gracias a la metodología pedagógica más eficiente, podrás adquirir nuevos conocimientos de forma precisa y en solo 150 horas”

Certificat en Reinforcement Learning

L'apprentissage par renforcement est une branche de l'apprentissage automatique qui se concentre sur la façon dont un agent peut apprendre à prendre des décisions optimales dans un environnement incertain et dynamique. L'apprentissage par renforcement a été utilisé dans de nombreuses applications, telles que la robotique, les systèmes de contrôle des processus, les jeux vidéo et la publicité en ligne. Chez TECH Université Technologique, nous avons ce programme spécialisé conçu dans le but de développer les techniques d'apprentissage automatique dans une variété de domaines.

L'apprentissage par renforcement est une technique d'apprentissage automatique qui permet à un agent de prendre des décisions pour maximiser une récompense. Il s'agit d'un processus influencé par l'environnement, la politique et la récompense, et exécuté par des algorithmes d'apprentissage par renforcement. Il a de nombreuses applications en robotique, dans les systèmes de contrôle des processus, dans les jeux vidéo et dans la publicité en ligne. Dans notre Certificat, vous apprendrez les fondements mathématiques et théoriques de l'apprentissage par renforcement, ainsi qu'une compréhension pratique de son application dans une variété de domaines. C'est un excellent choix pour ceux qui souhaitent acquérir des compétences spécialisées et développer une carrière fructueuse dans ce domaine.