59€
50.15€
-15% (hasta el 30/09/2025)
* Becas y descuentos no aplicables a formación programada
- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
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
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

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