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 Curso Universitario 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 Curso Universitario 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"

Esta titulación persigue el objetivo de proporcionar a los ingenieros una comprensión sólida y avanzada de los conceptos y técnicas de aprendizaje por refuerzo, que les permitan aplicarlos en entornos prácticos y resolver problemas complejos. A lo largo del programa, se profundizará en temas específicos del temario, como la optimización de gradientes de política, la evaluación de créditos basados en redes neuronales y la implementación de algoritmos de aprendizaje por refuerzo, lo que permitirá a los ingenieros especializarse en áreas específicas y diferenciarse en el mercado laboral. 

Desarrollarás habilidades para la toma de decisiones y la resolución de problemas complejos” 

Objetivos generales

• Fundamentar los conceptos clave de las funciones matemáticas y sus derivadas
• Aplicar estos principios a los algoritmos de aprendizaje profundo para aprender automáticamente
• Examinar los conceptos clave del Aprendizaje Supervisado y cómo se aplican a los modelos de redes neuronales
• Analizar el entrenamiento, la evaluación y el análisis de los modelos de redes neuronales
• Fundamentar los conceptos clave y las principales aplicaciones del aprendizaje profundo
• Implementar y optimizar redes neuronales con Keras
• Desarrollar conocimiento especializados sobre el entrenamiento de redes neuronales profundas
• Analizar los mecanismos de optimización y regularización necesarios para el entrenamiento de redes profundas

Objetivos específicos

• Utilizar gradientes para optimizar la política de un agente
• Evaluar el uso de redes neuronales para mejorar la precisión de un agente al tomar decisiones
• Implementar diferentes algoritmos de refuerzo para mejorar el rendimiento de un agente

Obtendrás una comprensión profunda de las técnicas de aprendizaje por refuerzo y su aplicación en diversos campos, desde la robótica hasta la economía”