Aprendizaje de Robots: Sistemas Agénicos y Autónomos - Parte 2

Resumen

Acompáñanos en la comprensión de la dinámica de los agentes de aprendizaje autónomos y la importancia de su diseño cuidadoso para una interacción exitosa. Este curso cierra la brecha entre los sistemas autónomos y los modelos agénticos, proporcionando conocimientos sobre aplicaciones de aprendizaje por refuerzo en el mundo real.

Ofrecido por YouTube University en las categorías de Cursos de Inteligencia Artificial y Cursos de Ciencias de la Computación, esta sesión es parte de una serie educativa que profundiza en las tecnologías modernas.

Programa de estudio

• Introducción a los Sistemas Agénicos y Autónomos
Visión general de agentes de aprendizaje autónomo
Modelos agénicos en aprendizaje por refuerzo
• Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo
Recapitulación de conceptos básicos de la Parte 1
Gradientes de política y optimización avanzada de políticas
• Principios de Diseño para Agentes Autónomos
Arquitecturas para la toma de decisiones de agentes
Exploración vs. explotación en sistemas autónomos
• Desafíos y Soluciones del Mundo Real
Gestión de la observabilidad parcial
Tratamiento de entornos no estacionarios
• Sistemas Interactivos y Adaptativos
Marcos para interacciones agente-sistema
Enfoques para el aprendizaje en línea y a lo largo de la vida
• Seguridad y Ética en Sistemas Autónomos
Consideraciones éticas en la toma de decisiones autónoma
Asegurando la fiabilidad y robustez en la operación
• Estudios de Caso de Agentes de Aprendizaje Autónomo
Aplicaciones del mundo real y estudios de caso de despliegue
Análisis de historias de éxito y fracasos
• Temas Avanzados en Aprendizaje Robótico
Sistemas multi-agente y colaboración
Aprendizaje de transferencia y adaptación de dominio
• Proyecto e Implementación Práctica
Diseño y evaluación de un agente de aprendizaje por refuerzo
Experiencia práctica con herramientas de simulación y entornos
• Tendencias Futuras en Sistemas Autónomos y Agénicos
Avances en teoría y práctica
Tecnologías emergentes y direcciones futuras en el aprendizaje robótico

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Asignaturas

Ciencias de la Computación