Descripción

Tipología

Curso
Metodología

Virtual

Horas lectivas

36h

Reinforcement Learning (RL) concerns the design of complete agents interacting with stochastic, incomplete and unknown environments, to learn andadapt the best possible actions to takes to attain a particular objective. This course takes and in-depth look at the mathematical foundations of RL, as well as its practical implementation and best practices.

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Materias

Toma de decisiones
E learning
Juegos
Aprendizaje
Enseñanza
Técnicas de exploración
Aprendizajes
Casos
Redes Neuronales
Tasa de descuento
Aprendizaje por refuerzo
Q-learning SARSA
Tipos de entornos
Notebooks de Python
Tareas episódicas
Función de política
Diferencia temporal
Q-learning
Funciones de activación
Capa de pooling

Programa académico

Reinforcement Learning (RL) concerns the design of complete agents interacting with stochastic, incomplete and unknown environments, to learn andadapt the best possible actions to takes to attain a particular objective. This course takes and in-depth look at the mathematical foundations of RL, as well as its practical implementation and best practices .

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