Curso en inglés: Deep Reinforcement Learning using Python 2025 — ¡Inscríbete y crea agentes inteligentes!

Bienvenido al curso Deep Reinforcement Learning using Python (2025). Si te preguntas cómo se crean robots y agentes inteligentes capaces de aprender por sí mismos, este curso te guía paso a paso desde los fundamentos hasta proyectos prácticos. Está orientado a quienes quieren entender la teoría detrás de Policy, Value y Q functions, además de cómo aplicar redes neuronales para resolver problemas complejos.

En este curso desarrollarás proyectos reales como Grid World, Mountain Car, Flappy Bird, Ms Pacman y sistemas de trading con Deep Q-Learning y variantes avanzadas (dueling, double, noisy, prioritized, n-step). Aprenderás a montar el entorno, entrenar redes neuronales, manejar problemas de recompensa escasa con módulos como ICM y RND, y mejorar la exploración y explotación de tus agentes.

El curso está en inglés, pero esta guía y los recursos adicionales te ayudarán a aprovechar al máximo el contenido. Si quieres avanzar en inteligencia artificial aplicada y construir agentes capaces de competir en entornos complejos, este curso te ofrece ejercicios prácticos y herramientas para poner en marcha tus propios proyectos. ¡Anímate a inscribirte y comenzar a experimentar!

Índice

Lo que aprenderás:

  • Comprender el aprendizaje por refuerzo profundo y sus aplicaciones
  • Construir tu propia red neuronal
  • Implementar 5 proyectos distintos de aprendizaje por refuerzo
  • Aprender múltiples técnicas para mejorar el rendimiento de tu agente

Contenido del curso:

  • Secciones: 7
  • Clases: 63
  • Duración: 9h 8m

Requisitos:

  • Numpy
  • Matplotlib
  • Pandas
  • Descenso por gradiente (Gradient descent)
  • Programación orientada a objetos
  • Comprensión general de deep learning

¿Para quién es este curso?

  • Cualquiera que quiera aprender sobre inteligencia artificial y deep learning
  • Estudiantes y profesionales

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