Fundamentals of Reinforcement Learning

Resumen

Sumérgete en el núcleo de la IA con el curso "Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo" de la Universidad de Alberta, disponible en Coursera. El Aprendizaje por Refuerzo (AR) se sitúa en la intersección del Aprendizaje Automático y la toma de decisiones automatizada, emergiendo como un área crítica de estudio para aquellos interesados en avanzar en sistemas inteligentes.

Este curso proporciona una introducción sólida al campo, equipándote con las habilidades para enmarcar problemas como Procesos de Decisión Markovianos (PDM), navegar el crucial equilibrio entre exploración y explotación, aprovechar las funciones de valor para resultados de decisión óptimos, e implementar programación dinámica para problemas de control industrial.

Al finalizar este curso, comprenderás los conceptos esenciales del Aprendizaje por Refuerzo, incluyendo algoritmos clásicos y contemporáneos, lo que te permitirá aplicar soluciones de AR a problemas del mundo real con especificaciones claras de PDM. Dirigido a aquellos interesados en Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y específicamente en Aprendizaje por Refuerzo, este curso marca el comienzo de la Especialización en Aprendizaje por Refuerzo ofrecida a través de Coursera por la Universidad de Alberta.

Embarcate en este viaje de aprendizaje para transformarte en un usuario competente del Aprendizaje por Refuerzo, abriendo puertas a agentes interactivos innovadores y estrategias de toma de decisiones inteligentes relevantes en el panorama tecnológico actual.

Categorías:

Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Aprendizaje por Refuerzo.

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Enseñado por

Martha White and Adam White

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Asignaturas