Con este diplomado 100% online, desarrollarás en tus trabajos los algoritmos de Aprendizaje por Refuerzos más innovadores, resolviendo problemas del mundo real en campos como el control de procesos”

Con el objetivo de proporcionar bienes o servicios de elevada calidad, los expertos necesitan tener a su alcance mecanismos para explorar su funcionamiento y evaluar tanto su rendimiento como eficacia. En este sentido, la creación de entornos en OpenAI proporciona un marco accesible para que puedan desarrollar, probar y comparar algoritmos inteligentes. Dichas plataformas facilitan la experimentación al brindar simulaciones de escenarios del mundo real, donde los agentes de Inteligencia Artificial pueden interactuar y aprender. En consecuencia, los especialistas pueden entrenar sistemas como vehículos autónomos o drones antes de su lanzamiento al mercado.

En este contexto, TECH lanza un pionero programa universitario en Reinforcement Learning. Mediante este, el alumnado obtendrá habilidades prácticas para desarrollar los algoritmos más eficientes y aplicar a sus proyectos las Políticas de Redes Neuronales de forma óptima. El plan de estudios profundizará en cuestiones que abarcan desde la optimización de las recompensas hasta la evaluación de acciones y optimización de gradientes. A su vez, el temario ahondará en los Procesos de Decisión de Markov con el fin de que los egresados resuelvan problemas de toma de decisiones secuenciales bajo marcos de incertidumbre. Además, la capacitación incluirá casos de estudio que elevarán las competencias de los estudiantes en aspectos como la construcción de Redes Neuronales Profundas para Deep Q-Learning.

La titulación universitaria se basará en la revolucionaria metodología del Relearning, de la cual es pionera. Este sistema de enseñanza consiste en la reiteración continuada de los conceptos más destacados, permitiendo que los alumnos puedan afianzarlos de forma ágil y natural. De esa forma, no será necesario que inviertan largas horas de estudio o recurran a técnicas tradicionales arduas como la memorización. Sin duda, una oportunidad única de cursar un programa con comodidad. Tan solo se requiere que los estudiantes tengan un dispositivo con acceso a internet para visualizar, en cualquier momento del día, el contenido alojado en el Campus Virtual. 

Optimiza los parámetros de Q-Learning en la mejor universidad digital del mundo según Forbes”  

Este diplomado 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 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

¿Buscas ahondar en los Procesos de Decisión de Markov? Domina este marco matemático con esta titulación universitaria en solamente 6 semanas”

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 vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.  

Enriquecerás tu praxis con los Algoritmos de Aprendizaje por Recompensa más avanzados y entrenarás agentes que tomen decisiones óptimas en entornos dinámicos”

Con el sistema Relearning de TECH tendrás un crecimiento intelectual natural y flexible. ¡Olvídate de invertir largas horas de estudio!”

Gracias a esta completa y actualizada capacitación, los egresados tendrán un amplio discernimiento sobre el Aprendizaje por Refuerzo. En este sentido, podrán incorporar a su práctica diaria procedimientos vanguardistas como los Procesos de decisión de Markov o los métodos de optimización de Redes Neuronales. Además, obtendrán nuevas competencias para sacarle el máximo rendimiento a las plataformas del OpenAI e interactuar con simulaciones de entornos del mundo real. Así, los profesionales probarán y evaluarán con destreza los algoritmos de la Inteligencia Artificial en situaciones controladas o reproducibles. Igualmente, los especialistas propondrán soluciones altamente innovadoras para destacar en sectores en pleno auge. 

Desarrollarás habilidades prácticas para aplicar los conceptos teóricos aprendidos a problemas del mundo real en una variedad de campos, como en la robótica o videojuegos”  

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
  Implementar y optimizar redes neuronales con Keras
  Desarrollar conocimiento especializados sobre el entrenamiento de Redes Neuronales 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
  Analizar los mecanismos de optimización y regularización necesarios para el entrenamiento de Redes Neuronales Profundas

Los casos de estudio y vídeos explicativos te aproximarán de forma productiva a la creación de entornos OpenAI”