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​Información Completa del Curso

DRL - Información Completa.pdf
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Taller "Deep Reinforcement Learning"
(Edición 2)

En este taller, crearás y entrenarás un agente neuronal profundo que controle una nave espacial, aprendiendo únicamente a través de la experiencia. Analizaremos algunos casos de estudio para entender los fundamentos del aprendizaje por refuerzo y concluiremos con Deep Q-Network, modelo que revolucionó el aprendizaje por refuerzo. Las etapas del taller son introductorias, qué es RL, gym, Q- learning, deep learning y DQN con el fin de que más personas se adentren al aprendizaje por refuerzo. Descarga las diapositivas, códigos y otros archivos del taller en el siguiente enlace (si está roto el enlace, reportalo). 
taller_dlr02.zip
File Size: 13559 kb
File Type: zip
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Beneficios
  • Garantía: tienes las primeras 4 clases para solicitar devolución.
  • Tienes acceso a las clases grabadas hasta 4 meses después de terminar el curso.
  • Paga a 3 meses sin intereses por PayPal o puedes pagar a plazos con nosotros. Pregunta a Claudia. 
  • Reconocimiento digital ante la Secretaría del Trabajo (STPS-México)
  • Puedes reservar con solo 499 pesos mexicanos (25 USD), y luego pagar el resto, para completar el precio al que reservaste. 
  • Nuestros estudiantes en el extranjero (Colombia, Ecuador, Perú principalmente)  pueden pagar mediante Paypal. Contacta a Claudia.
Inicio y fin del curso
  • Martes 17 de mayo 2022 
  • Jueves 30 de junio 2022 
Horarios
42 horas, 6 horas la semana (Horario de la Ciudad de México)
  • Martes de 19 a 22hrs
  • Jueves de 19 a 22hrs

(RESERVA) Deep Reinforcement Learning

MX$499.00

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Deep Reinforcement Learning

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Objetivo del curso

Aprender a programar y entrenar agentes neuronales profundos para resolver tareas secuenciales complejas a través de la experiencia, optimizando un esquema de recompensas. 

Casos de Estudio

  • Controlar un brazo robótico en un simulador.  
  • Jugar Super Mario Bros (de Super Nintendo) a partir de la imagen del videojuego.
  • Controlar una nave espacial para que aterrice de forma perfecta.
  • Jugar ATARI.
  • Estacionar un auto en un simulador
  • Controlar inventario de una tienda.
  • Maximizar ventas en un sitio web personalizando la publicidad a cada cliente.
  • Clasificar prendas de vestir.
  • Resolver problemas de control clásico como balanceo de péndulos y otros sistemas físicos.
  • Resolver problemas en ambientes GridWorld (casos de estudio sencillos y didácticos) para aprender los fundamentos de aprendizaje reforzado.
Herramientas a aprender a usar: TensorFlow2, OpenAI GYM, Keras-RL2, Jupyter.​

Contenido resumido del curso

  1. Introducción al aprendizaje por refuerzo
  2. Fundamentos
  3. Algoritmos de bandidos
  4. Procesos de decisión de Markov, programación dinámica y métodos Montecarlo
  5. Métodos tabulares
  6. Function Approximation
  7. Deep Learning
  8. Deep Q-Networks
  9. Métodos Policy Gradient
  10. Métodos Actor Critic
  11. Más allá de los métodos Actor Critic
  12. Consejos, trucos, conclusiones y futuro.
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