Domina los fundamentos del aprendizaje por refuerzo con Python y crea tus propios agentes inteligentes que aprenden por experiencia. En este curso descubrirás cómo funcionan los algoritmos como Q-Learning, entrenarás modelos dentro de simuladores reales de IA (Gymnasium) y comprenderás cómo se toman decisiones autónomas en entornos cambiantes.
Aprende paso a paso, desde cero, y desarrolla proyectos que te harán entender cómo piensan las máquinas. 🚀
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🚀 Ruta de aprendizaje
Aprende cada tema y aplícalo con práctica inmediata en cada paso
Módulo 1: Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo
Aquí entenderás cómo aprenden los robots a partir de la experiencia, sin reglas programadas paso a paso. Aprenderás los conceptos clave del aprendizaje por refuerzo y conocerás Q-learning, uno de los algoritmos más importantes y utilizados para introducirse en mundo de la IA aplicada a la Robótica.
Módulo 2: Preparación del entorno de trabajo
En este módulo prepararás todo el entorno necesario para trabajar con Python y el simulador de aprendizaje por refuerzo. Configurarás las herramientas y dejarás listo el sistema para entrenar agentes inteligentes desde cero.
Módulo 3: Programación del algoritmo Q-learning
Aprenderás a programar Q-learning paso a paso, entendiendo cada parte del algoritmo: estados, acciones, recompensas y aprendizaje. No usarás cajas negras: construirás el
algoritmo desde cero y comprenderás cómo el agente mejora su comportamiento con la experiencia.
Módulo 4: Aplicación 1: Videojuego y toma de decisiones
En este módulo llevarás el aprendizaje por refuerzo a la práctica mediante un videojuego, donde un agente debe llegar a un objetivo evitando obstáculos. Verás cómo la inteligencia artificial aprende sola a tomar decisiones cada vez mejores sin que le digas qué hacer en cada paso.
Módulo 5: Aplicación 2: Cómo Enseñar a un Robot a Salir de la Montaña por Sí Solo
Aquí entrenarás un agente para resolver uno de los problemas clásicos del aprendizaje por refuerzo: un robot tipo carro que debe salir desde el fondo de una montaña y llegar a la cima. Verás cómo el agente aprende una estrategia eficiente a base de prueba y error, replicando el comportamiento de sistemas autónomos reales.
🧠 Preguntas frecuentes
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Sí. Tendrás acceso vitalicio 24/7 al contenido.
¿Recibiré actualizaciones futuras?
Sí. Recibirás actualizaciones y mejoras del curso totalmente gratis una vez que te hayas inscrito.
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¿Obtengo algún certificado?
Sí.
Al completar el curso recibirás un certificado de participación, donde se detallan las horas académicas.
