Presentazioni

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 Università Tecnologica ha diseñado un Corso universitario 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 Corso universitarioen 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"

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Piano di studi

Le risorse didattiche di questo programma sono state selezionate da rinomati professionisti che compongono l’équipe di esperti di Informatica di TECH. Questi specialisti hanno utilizzato la loro ampia esperienza e le loro le conoscenze più avanzate per creare contenuti pratici e aggiornate. Il tutto basato sulla metodologia pedagogica più efficace del mercato, il Relearning di TECH.

La visione più specializzata e completa del mercato accademico si trova in questa specializzazione di TECH”

Modulo 1. Reinforcement Learning

1.1. Ottimizzazione delle ricompense e ricerca delle policy

1.1.1. Algoritmi di ottimizzazione delle ricompense
1.1.2. Processi di ricerca delle politiche
1.1.3. Apprendimento per rinforzo per ottimizzare i premi

1.2. OpenAI

1.2.1. Ambiente OpenAI Gym
1.2.2. Creazione delle ambientazioni OpenAI
1.2.3. Algoritmi di apprendimento di rinforzo in OpenAI

1.3. Politiche di reti neurali

1.3.1. Reti neurali convoluzionali per la ricerca di politiche
1.3.2. Politiche di apprendimento profondo
1.3.3. Ampliamento delle politiche di reti neurali

1.4. Valutazione delle azioni: il problema dell'assegnazione dei crediti

1.4.1. Analisi dei rischi per l'assegnazione dei crediti
1.4.2. Stima della redditività dei prestiti
1.4.3. Modelli di valutazione dei crediti basati su reti neurali

1.5. Gradienti di Politica

1.5.1. Apprendimento per rinforzo con gradienti politici
1.5.2. Ottimizzazione dei gradienti delle politiche
1.5.3. Algoritmi dei gradienti delle politiche

1.6. Processo decisionale di Markov

1.6.1. Ottimizzazione dei processi decisionali di Markov
1.6.2 Apprendimento per rinforzo per i processi decisionali di Markov
1.6.3 Modelli dei processi decisionali di Markov

1.7. Apprendimento delle differenze temporanee e Q-Learning

1.7.1. Applicazione delle differenze temporanee nell'apprendimento
1.7.2. Applicazione di Q-Learning nell'apprendimento
1.7.3. Ottimizzazione dei parametri di Q-Learning

1.8. Implementazione del Deep Q-Learning e varianti di Deep Q-Learning

1.8.1. Costruzione di reti neurali profonde per Deep Q-Learning
1.8.2. Implementazione di Deep Q-Learning
1.8.3. Variazioni di Deep Q-Learning

1.9. Algoritmi di Reinforment Learning

1.9.1. Algoritmi di apprendimento per rinforzo
1.9.2. Algoritmi di apprendimento di ricompensa
1.9.3. Algoritmi di apprendimento di castigo

1.10. Progettazione di un ambiente di apprendimento di Rinforzo. Applicazione pratica

1.10.1. Progettazione di un ambiente di apprendimento di rinforzo
1.10.2. Implementazione di un algoritmo di apprendimento di rinforzo
1.10.3. Valutazione di un algoritmo di apprendimento di rinforzo

Grazie alla metodologia pedagogica più efficiente, potrai acquisire nuove conoscenze in modo preciso e in sole 150 ore”

Corso Universitario in Reinforcement Learning

Il Reinforcement Learning è una branca del machine learning che si concentra su come un agente può imparare a prendere decisioni ottimali in un ambiente incerto e dinamico. L'apprendimento per rinforzo è stato utilizzato in molte applicazioni, come la robotica, i sistemi di controllo dei processi, i videogiochi e la pubblicità online. In TECH Università Tecnologica abbiamo questo programma specializzato progettato con l'obiettivo di sviluppare tecniche di apprendimento automatico in una varietà di campi.

L'apprendimento per rinforzo è una tecnica di apprendimento automatico che consente a un agente di prendere decisioni per massimizzare una ricompensa. È un processo influenzato dall'ambiente, dalla politica e dalla ricompensa ed è eseguito da algoritmi di apprendimento per rinforzo. Ha molte applicazioni nella robotica, nei sistemi di controllo dei processi, nei videogiochi e nella pubblicità online. Nel nostro corso universitario coprirai le basi matematiche e teoriche dell'apprendimento per rinforzo, oltre a una comprensione pratica della sua applicazione in una varietà di campi. È un'ottima opzione per coloro che desiderano acquisire competenze specialistiche e sviluppare una carriera di successo in questo campo.