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 Corso 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 Corso 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"

Il programma del Corso universitario in Reinforcement Learning è il più all'avanguardia nell'attuale panorama accademico e tratterà argomenti rilevanti nel campo dell'apprendimento per rinforzo come l'ottimizzazione del gradiente della politica, la valutazione dei crediti basata su reti neurali e l'implementazione di algoritmi di apprendimento per rinforzo. Nel corso del programma, l'approccio teorico è combinato con l'applicazione pratica delle conoscenze acquisite in progetti impegnativi e applicazioni reali, consentendo agli studenti di acquisire una comprensione profonda e completa dei concetti e delle tecniche di apprendimento per rinforzo.

Un programma grazie al quale acquisirai competenze altamente specializzate e richieste nel settore" 

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

Amplierai i tuoi orizzonti e diventerai un esperto di Reinforcement Learning"