Introduction to the Program

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 Postgraduate certificate 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 Postgraduate certificate 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"

Syllabus

The syllabus of the Postgraduate certificate in Reinforcement Learning is the most cutting-edge of the current academic panorama, and addresses relevant topics in the field of reinforcement learning such as policy gradient optimization, credit evaluation based on neural networks, and the implementation of reinforcement learning algorithms. Throughout the program, the theoretical approach is combined with the practical application of the acquired knowledge in challenging projects and real applications, allowing students to acquire a deep and complete understanding of the concepts and techniques of reinforcement learning.

A syllabus with which you will acquire highly specialized skills that are valued in the industry”

Module 1. Reinforcement Learning

1.1. Optimization of Rewards and Policy Searching

1.1.1. Reward Optimization Algorithms
1.1.2. Policy Search Processes
1.1.3. Reinforcement Learning for Reward Optimization

1.2. OpenAI

1.2.1. OpenAI Gym Environment
1.2.2. Creation of OpenAI Environments
1.2.3. Reinforcement Learning Algorithms in OpenAI

1.3. Neural Network Policies

1.3.1. Convolutional Neural Networks for Policy Searching
1.3.2. Deep Learning Policies
1.3.3. Neural Networks Policy Expansion

1.4. Stock Assessment: the Problem of Credit Allocation

1.4.1. Risk Analysis for Credit Allocation
1.4.2. Estimation of Loan Profitability
1.4.3. Credit Assessment Models Based on Neural Networks

1.5. Policy Gradients

1.5.1. Reinforcement Learning with Policy Gradients
1.5.2. Optimization of Policy Gradients
1.5.3. Policy Gradients Algorithms

1.6. Markov Decision Processes

1.6.1. Optimization of Markov Decision Processes
1.6.2. Reinforcement Learning for Markov Decision Processes
1.6.3. Models of Markov Decision Processes

1.7. Temporal Difference Learning and Q-Learning

1.7.1. Application of Temporal Differences in Learning
1.7.2. Application of Q-Learning in Learning
1.7.3. Optimization of Q-Learning Parameters

1.8. Implementation of Deep Q-Learning and Deep Q-Learning Variants

1.8.1. Construction of Deep Neural Networks for Deep Q-Learning
1.8.2. Deep Q-Learning Implementation
1.8.3. Deep Q-Learning Variations

1.9. Reinforcement Learning Algorithms

1.9.1. Reinforcement Learning Algorithms
1.9.2. Reward Learning Algorithms
1.9.3. Punishment Learning Algorithms

1.10. Design of a Reinforcement Learning Environment. Practical Application

1.10.1. Design of a Reinforcement Learning Environment
1.10.2. Reinforcement Learning Algorithm Implementation
1.10.3. Reinforcement Learning Algorithm Assessment

You will expand your horizons and become an expert in Reinforcement Learning”

Postgraduate Certificate in Reinforcement Learning

Reinforcement Learning is one of the most important branches of Artificial Intelligence (AI) that has revolutionized the world of technology in recent years. This learning model consists of an artificial intelligence agent learning through interaction with an environment, through which it receives rewards for its actions. That is why in TECH Global University, we have created the Postgraduate Certificate in Reinforcement Learning, a training focused on developing skills and competencies in the area of AI. In this program, our students will have the opportunity to deepen their understanding and application of Reinforcement Learning, through the use of tools and techniques of programming, statistics and mathematics.

The Postgraduate Certificate in Reinforcement Learning is aimed at students and professionals in areas such as computer science, mathematics and statistics, who seek to acquire knowledge in the field of AI and its application in various industrial sectors. Our program includes an innovative teaching methodology, based on the development of practical projects that allow students to experiment with real problems and situations, and apply the theoretical concepts acquired in the classroom. In addition, the following aspects will be updated in depth: knowledge of the Reinforcement Learning algorithms most commonly used today; and the different applications of Reinforcement Learning in areas such as commerce, robotics, engineering and medicine, among others.