El aprendizaje por refuerzo es el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático para tomar una secuencia de decisiones.
El agente aprende a lograr un objetivo en un entorno incierto y potencialmente complejo. En el aprendizaje por refuerzo, una inteligencia artificial se enfrenta a una situación similar a un juego.
La computadora emplea prueba y error para encontrar una solución al problema. Para que la máquina haga lo que quiere el programador, la inteligencia artificial obtiene recompensas o penalizaciones por las acciones que realiza. Su objetivo es maximizar la recompensa total.
Aunque el diseñador establece la política de recompensas, es decir, las reglas del juego, no le da al modelo pistas ni sugerencias sobre cómo resolver el juego.
Depende del modelo descubrir cómo realizar la tarea para maximizar la recompensa, comenzando con pruebas totalmente aleatorias y terminando con tácticas sofisticadas y habilidades sobrehumanas.
Aprovechando el poder de la búsqueda y muchas pruebas, el aprendizaje por refuerzo es actualmente la forma más efectiva de insinuar la creatividad de la máquina.
A diferencia de los seres humanos, la inteligencia artificial puede recopilar experiencia de miles de juegos paralelos si se ejecuta un algoritmo de aprendizaje por refuerzo en una infraestructura informática lo suficientemente potente.
IA de vanguardia: aprendizaje de refuerzo profundo en Python
Aplicar el aprendizaje profundo a la inteligencia artificial y el aprendizaje por refuerzo utilizando estrategias de evolución, A2C y DDPG
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¿Para quién es este curso?
- Estudiantes y profesionales que quieran aplicar el Aprendizaje por Refuerzo a sus trabajos y proyectos.
- Cualquiera que quiera aprender algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje por refuerzo de vanguardia.
Requisitos
- Conocer los conceptos básicos de los MDP (procesos de decisión de Markov) y el aprendizaje por refuerzo.
- Es útil haber visto mis dos primeros cursos de aprendizaje por refuerzo.
- Sepa cómo construir una red neuronal convolucional en Tensorflow
Lo que aprenderás
- Comprender una implementación de vanguardia del algoritmo A2C (OpenAI Baselines)
- Comprender e implementar estrategias de evolución (ES) para IA
- Comprender e implementar DDPG (gradiente de política determinista profundo)
Este curso se encuentra de manera gratuita gracias a un cupón que podrás encontrar aquí abajo.
Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.
Si el cupón ya ha expirado podrás adquirir el curso de manera habitual.
La fecha estimada de finalización del cupón es para el día 7 de agosto, pero puede vencer en cualquier momento.
Preguntas y respuestas sobre los cupones
Un cupón de descuento permite adquirir un curso con una cierta rebaja del precio original. Facialix solo comparte aquellos que son al 100%, con lo cual se rebaja el precio total y puede ser adquirido de manera gratuita.
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No, como ya dijimos los cupones pueden vencer en cualquier momento. Si aun encontraste el cupón activo te recomendamos reclamar el curso y guardarlo en tu biblioteca dentro de la plataforma.
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En teoría es indefinidamente, pero existen casos donde los cursos son eliminados ya sea por la propia plataforma o por el instructor.
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