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Precio
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Descripción

¿A quién va dirigido?

Esta formación está dirigida a profesionales y titulados del sector tecnológico y de ciencias de datos que deseen profundizar en el aprendizaje por refuerzo. Para aquellos interesados en comprender los fundamentos, diferencias con otros tipos de aprendizaje, y explorar aplicaciones prácticas. Aprenderás sobre procesos de decisión de Markov y métodos como Q-Learning y SARSA.

Objetivos

- Comprender los fundamentos del aprendizaje por refuerzo y su ciclo de interacción - Diferenciar entre aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo - Identificar componentes clave: agente, entorno, recompensas y políticas - Explicar los procesos de decisión de Markov y su aplicación en RL - Aplicar ecuaciones de Bellman en la resolución de problemas MDP - Implementar algoritmos como Q-learning y SARSA en entornos simulados - Explorar mejoras en Deep Q-Networks y su aplicación en Deep RL

Salidas Profesionales

Entre las salidas laborales de este curso se encuentran ingeniero/a de inteligencia artificial en empresas tecnológicas, investigador/a en universidades o centros de investigación, desarrollador/a de software especializado/a en robótica autónoma, analista de datos para optimización de procesos y consultor/a en aplicaciones de inteligencia artificial, entre otras.

Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE POR REFUERZO

UNIDAD DIDÁCTICA 2. FORMALIZACIÓN DEL PROBLEMA: PROCESOS DE DECISIÓN DE MARKOV (MDP)

UNIDAD DIDÁCTICA 3. MÉTODOS BASADOS EN VALOR: Q-LEARNING Y SARSA

UNIDAD DIDÁCTICA 4. APRENDIZAJE PROFUNDO POR REFUERZO (DEEP RL)

Metodología

EDUCA LXP se basa en 6 pilares

Item
Estrellas

Distintiva

EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.

Gráfica

Realista

La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.

Birrete

Student First

La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.

Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.

Monitor

Profesionales en activo

Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.

Libro

Timeless Learning

La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.

Titulación

Titulación de Microcredencial Universitaria de Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning, RL) con 50 horas y 2 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo
Titulacion de INESEM

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Descubre nuestro amplio Catálogo Formativo, incluye programas de Cursos Superior, Expertos, Master Profesionales y Master Universitarios en las diferentes Áreas Formativas para impulsar tu carrera profesional.

Microcredencial Universitaria de Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning, RL) + 2 Créditos ECTS

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