Deep Reinforcement Learning
Construye y entrena agentes que aprenden por sí mismos a base de prueba, error y recompensa. Irás de los fundamentos —bandidos, MDPs y diferencia temporal— a los algoritmos que hoy usan OpenAI y DeepMind: DQN, PPO, DDPG y SAC, implementados desde cero para que tus agentes jueguen, controlen robots o aterricen una nave en simulación.
Inversión del curso
Opiniones de alumnos
"Continuous learning is one of the best investments we can make in a field as dynamic as Artificial Intelligence. I'm excited to share a certification that marks an important step in my journey toward becoming an AI / Machine Learning Engineer. In 2025, I completed the Deep Reinforcement Learning course offered by ACTUMLOGOS, earning a certificate recognized by the Mexican Ministry of Labor (STPS). During this program, I expanded my knowledge of Deep Reinforcement Learning, studying both its theoretical foundations and advanced algorithms, including: Markov Decision Processes (MDPs), Monte Carlo and Temporal Difference Learning, SARSA and Q-Learning, Deep Q Networks (DQN, Double DQN, and Dueling DQN), Policy Gradient (REINFORCE), Actor-Critic (A2C), Advanced methods such as PPO, TRPO, DDPG, Hindsight Experience Replay (HER), and Soft Actor-Critic (SAC). The course also provided hands-on experience with industry-standard tools such as PyTorch, Gymnasium, NumPy, and Matplotlib, applying these techniques to intelligent agent development and sequential decision-making problems. This certification strengthens my goal of becoming an AI / Machine Learning Engineer capable of building intelligent systems that combine Machine Learning, Deep Learning, Large Language Models (LLMs), Generative AI, AI Agents, and Reinforcement Learning to solve real-world challenges. Although I earned this certification in 2025, it continues to be an important part of the technical foundation I build upon through continuous learning and practical AI projects. Many thanks to Actumlogos and Dr. José Adolfo Perrusquía for sharing their expertise and contributing to my professional development. I'm always happy to connect with professionals in Artificial Intelligence, Machine Learning, and Data Science to exchange ideas, learn from the community, and collaborate on innovative projects. The best way to prepare for the future of AI is to keep learning, keep building, and keep sharing knowledge."
"Si algo te gusta y sientes que te aporta para seguir creciendo de manera profesional, entonces "go for it"; personalmente me fascinan los LLMs por su versatilidad, sus infinitas posibilidades de aplicación y porque siempre hay algo nuevo que aprender. Nuevamente muchas gracias a Actumlogos por la calidad de siempre y al profesor Israel Prado (lo conozco del curso de LLMs en 2025) por compartir su experiencia en esta primera edición de "Ingeniería de LLMs Aplicada", una excelente oportunidad para aplicar IA agéntica y procesamiento de datos no estructurados en sectores complejos y ajenos a mi entorno habitual: Inteligencia Clínica: Sistemas que interpretan historiales de pacientes y auditan el cumplimiento de protocolos médicos mediante búsquedas híbridas. Trading y Finanzas: Modelos automatizados que transforman eventos globales e información cualitativa de mercado en proyecciones cuantitativas para inversión. Más allá de la tecnología aplicada (BM25, MedCPT, FAISS, RRF, vLLM, CNN, LSTM, DRL, RAG híbrido y otros), el aspecto más significativo ha sido la actualización continua y la exploración de diversos sectores. Este enfoque interdisciplinario amplía la perspectiva y evidencia el impacto de la IA en el diseño de soluciones robustas y seguras para contextos de alta criticidad."