Resumen
Join us for Lecture 11 of the Agentic AI Course, focusing on the basics of Reinforcement Learning. This session uses accessible examples, such as dog training, to explain crucial concepts including agents, environments, states, actions, rewards, and policies.
Perfect for anyone interested in Artificial Intelligence and Computer Science. Catch the lecture on YouTube to enhance your understanding of these foundational topics.
Categories:
Artificial Intelligence Courses, Computer Science Courses
Programa
- Introducción al Aprendizaje por Refuerzo
Definición y Conceptos Clave
Analogías del Mundo Real (por ejemplo, Entrenamiento de Perros)
- Componentes Clave del Aprendizaje por Refuerzo
Agentes
Entornos
Estados
Acciones
Recompensas
Políticas
- Interacción Agente-Entorno
Entendiendo el Papel de un Agente
Definiendo el Entorno
Transiciones de Estado y Espacios de Estado
- Acciones y Toma de Decisiones
Espacios de Acción
Exploración vs. Explotación
- Mecanismos de Recompensa
Diseñando Funciones de Recompensa
Recompensas Retrasadas y Metas a Largo Plazo
- Política y Funciones de Política
Políticas Ambiciosas
Políticas Estocásticas
- Algoritmos Básicos en Aprendizaje por Refuerzo
Métodos Basados en Valor (por ejemplo, Q-learning)
Métodos Basados en Políticas
- Estudio de Caso: Analogía del Entrenamiento de Perros
Mapeando Conceptos de Aprendizaje por Refuerzo al Entrenamiento de Perros
Ejemplos y Ejercicios
- Resumen y Conclusiones Clave
Revisión de Conceptos Fundamentales
Discusión sobre Aplicaciones Prácticas
- Sesión de Preguntas y Respuestas
Atendiendo Preguntas de los Estudiantes
Aclaraciones y Recursos Adicionales
Materias
Computer Science
