Buscar en Unity

Conviértete en un experto en Aprendizaje de refuerzo profundo

Domina las habilidades de Aprendizaje de refuerzo profundo e implementa algoritmos de vanguardia para construir agentes de AI.

Averiguar más
En asociación con

Aprende las habilidades de AI de más vanguardia

Desde hacer posible que una computadora derrote al mejor jugador de Go del planeta hasta trazar una ruta hacia la Inteligencia general artificial, el Aprendizaje de refuerzo profundo es uno de los campos más atractivos en la AI. Y ahora existe una manera práctica de desarrollar esta habilidad de vanguardia. En este programa, aprenderás cómo aplicar:

  • Arquitecturas de aprendizaje profundo para las tareas de aprendizaje de refuerzo para construir tu propia red Deep Q-Network (DQN), que puedes utilizar para entrenar a un agente para que aprenda el comportamiento inteligente a partir de datos sensoriales sin procesar.
  • Teorías del método de gradiente de políticas y algoritmo evolucionario, tales como REINFORCE, DDPG, TRPO y PPO, para investigar lo relacionado con tu propio algoritmo, que puedes utilizar para entrenar a un agente robótico simulado para resolver una tarea compleja.
  • Métodos de aprendizaje de refuerzo para las aplicaciones que implican agentes múltiples que interactúan entre sí, como la coordinación de vehículos autónomos.
  • Experiencia en la industria del equipo de expertos en AI de Unity y Udacity para desarrollar modelos profesionales de aprendizaje de refuerzo profundo.

Aprende sobre AI a la manera del proyecto

La mejor forma de aprender sobre AI es hacer AI. Esa es la razón por la que este programa incluye tres proyectos detallados sobre los que puedes obtener la retroalimentación de expertos y que después puedes añadir a tu cartera de Github.

Requisitos:

  • Experiencia en Python intermedia a avanzada. Estás familiarizado con la programación orientada a objetos. Puedes leer y comprender el código escrito por otros.
  • Experiencia intermedia en estadísticas. Estás familiarizado con la probabilidad.
  • Conocimiento intermedio de técnicas de aprendizaje automático. Puedes describir la propagación hacia atrás (backpropagation), y has visto numerosos ejemplos de arquitecturas de redes neurales (como una red neuronal convolucional o CNN para la clasificación de imágenes).
  • Has visto o has trabajado en un marco de aprendizaje profundo como TensorFlow, Keras o PyTorch.

Precio: USD 999

Tiempo que se requiere para completar todos los proyectos: Cuatro meses

  • Proyecto 1: Navegación
  • Proyecto 2: Control continuo
  • Proyecto 3: Colaboración y competencia

Navegación

Métodos basados en valores

Domina las bases del aprendizaje por refuerzo —desde los procesos de decisión de Markov hasta las ecuaciones de Bellman. Después, aprovecha las Redes neurales convolucionales (CNN) para entrenar a un agente que aprende comportamientos inteligentes a partir de datos sensoriales.

Qué se incluye:

  • Métodos de Monte Carlo
  • Métodos de diferencia temporal
  • Redes neurales convolucionales + PyTorch
  • Técnica Deep Q-Learning
Averiguar más

Control continuo

Métodos basados en políticas

Aprende la teoría detrás de los métodos basados en políticas, como los algoritmos evolucionarios, la búsqueda de políticas estocásticas y el algoritmo de aprendizaje por refuerzo (REINFORCE). Después, aplica lo que has aprendido para entrenar a un brazo robótico para que alcance determinadas ubicaciones, o entrena a tu criatura de cuatro patas para que camine.

Qué se incluye:

  • Métodos basados en políticas
  • Mejorando los métodos de gradientes de políticas
  • Métodos Actor/Critic
Averiguar más

Colaboración y competencia

Aprendizaje por refuerzo en una arquitectura multiagente

Aprende cómo definir una tarea de aprendizaje por refuerzo con agentes múltiples. Después, entrena a un sistema de agentes para demostrar colaboración o cooperación en una tarea compleja.

Qué cubre la capacitación:

  • RL multiagente
  • Aprendiendo a colaborar
  • Aprendiendo a competir
Averiguar más

Explora otros productos de Aprendizaje y Certificación

Domina el Deep Reinforcement Learning

Aprende el campo más popular de la AI, obtén tu credencial Nanodegree ¡y crea una cartera de aplicaciones de última generación!

Averiguar más
Lo tengo

Usamos cookies para brindarte la mejor experiencia en nuestro sitio web. Visita nuestra página de política de cookies si deseas más información.