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Programa del Curso
Introducción
Reinforcement Learning Conceptos básicos
Técnicas básicas Reinforcement Learning
Introducción a la ARPILLERA
Convergencia de valor e iteración de políticas
Dar forma a las recompensas
Exploración
Generalización
MDP parcialmente observables
Opciones
Logística
TD Lambda
Gradientes de políticas
Aprendizaje profundo de Q-Learning
Temas de Teoría de Juegos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Dominio de Python
- Comprensión del Cálculo y el Álgebra Lineal universitarios
- Conocimientos básicos de Probabilidad y Statistics
- Experiencia en la creación de modelos de aprendizaje automático en Python y Numpy
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
21 horas