Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción al Aprendizaje por Refuerzo y a la IA Agente
- Toma de decisiones bajo incertidumbre y planificación secuencial
- Componentes clave del RL: agentes, entornos, estados y recompensas
- Rol del RL en sistemas de IA adaptativa y agente
Procesos de Decisión de Markov (MDPs)
- Definición formal y propiedades de los MDPs
- Funciones de valor, ecuaciones de Bellman y programación dinámica
- Evaluación de políticas, mejora y iteración
Aprendizaje por Refuerzo sin Modelo
- Aprendizaje de Monte Carlo y Temporal-Difference (TD)
- Q-learning y SARSA
- Práctica: implementación de métodos de RL tabulares en Python
Aprendizaje por Refuerzo Profundo
- Combinación de redes neuronales con RL para la aproximación funcional
- Redes Neuronales de Q-Profundas (DQN) y replay de experiencias
- Arquitecturas Actor-Critic y gradientes de política
- Práctica: entrenamiento de un agente usando DQN y PPO con Stable-Baselines3
Estrategias de Exploración y Diseño de Recompensas
- Equilibrio entre exploración y explotación (ε-greedy, UCB, métodos de entropía)
- Diseño de funciones de recompensa y evitación de comportamientos no deseados
- Formulación de recompensas y aprendizaje curricular
Temas Avanzados en RL y Toma de Decisiones
- Aprendizaje por refuerzo multi-agente y estrategias cooperativas
- Aprendizaje por refuerzo jerárquico y marco de opciones
- RL offline y aprendizaje por imitación para un despliegue más seguro
Entornos de Simulación y Evaluación
- Uso de OpenAI Gym y entornos personalizados
- Espacios de acción continuos vs. discretos
- Métricas para el rendimiento del agente, estabilidad y eficiencia muestral
Integración de RL en Sistemas de IA Agente
- Combinación de razonamiento y RL en arquitecturas híbridas de agentes
- Integración del aprendizaje por refuerzo con agentes que utilizan herramientas
- Consideraciones operativas para el escalado y despliegue
Proyecto Final
- Diseño e implementación de un agente de aprendizaje por refuerzo para una tarea simulada
- Análisis del rendimiento durante el entrenamiento y optimización de hiperparámetros
- Demostración de comportamiento adaptativo y toma de decisiones en un contexto agente
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Proficiencia avanzada en programación Python
- Conocimientos sólidos de conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Familiaridad con álgebra lineal, probabilidad y métodos de optimización básicos
Audiencia
- Ingenieros de aprendizaje por refuerzo e investigadores aplicados en IA
- Desarrolladores de robótica y automatización
- Equipos de ingeniería que trabajan en sistemas de IA adaptativa y agente
28 Horas
Testimonios (3)
Buena mezcla de conocimientos y práctica
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Agentic AI for Enterprise Applications
Traducción Automática
La mezcla de teoría y práctica y de perspectivas de alto y bajo nivel
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Traducción Automática
ejercicios prácticos
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Traducción Automática
