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 Duración 21 horas

Temario del curso

Introducción al aprendizaje de robots

  • Vista general del aprendizaje automático en robótica
  • Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
  • Aplicaciones del RL en control, navegación y manipulación

Fundamentos del aprendizaje por refuerzo

  • Procesos de decisión de Markov (MDP, por sus siglas en inglés)
  • Funciones de política, valor y recompensa
  • Compromiso entre exploración y explotación

Algoritmos clásicos de RL

  • Q-learning y SARSA
  • Métodos de Monte Carlo y de diferencias temporales
  • Iteración de valor e iteración de política

Técnicas de aprendizaje por refuerzo profundo

  • Combinación de aprendizaje profundo con RL (Redes Q de profundidad, o DQN)
  • Métodos de gradiente de política
  • Algoritmos avanzados: A3C, DDPG y PPO

Entornos de simulación para el aprendizaje de robots

  • Uso de OpenAI Gym y ROS 2 para simulación
  • Construcción de entornos personalizados para tareas robóticas
  • Evaluación del rendimiento y la estabilidad del entrenamiento

Aplicación del RL en robótica

  • Aprendizaje de políticas de control y movimiento
  • Aprendizaje por refuerzo para manipulación robótica
  • Aprendizaje por refuerzo multiagente en robótica de enjambres

Optimización, despliegue e integración en el mundo real

  • Ajuste de hiperparámetros y moldeado de recompensas
  • Transferencia de políticas aprendidas de la simulación a la realidad (Sim2Real)
  • Despliegue de modelos entrenados en hardware robótico

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos de aprendizaje automático
  • Experiencia en programación con Python
  • Conocimiento de robótica y sistemas de control

Público objetivo

  • Ingenieros de aprendizaje automático
  • Investigadores en robótica
  • Desarrolladores que construyen sistemas robóticos inteligentes

Número de participantes


Precio por participante

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