Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo profundo es uno de los componentes esenciales en el entrenamiento de los sistemas de IA más exitosos, con aplicaciones en áreas como modelos grandes de lenguaje, robótica y vehículos autónomos. Las técnicas tabulares de RL clásico son insuficientes en problemas reales. Para afrontar dichos problemas en RL profundo se introduce el poder de representación y generalización de las redes neuronales profundas para aproximar las funciones de interés en espacios de estados y acciones muy grandes e incluso continuos. En este curso se estudiarán los principios conceptuales y prácticos de la introducción de redes neuronales profundas s algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo. Con esta base conceptual se introducirán algunos de los algoritmos de RL profundo más populares y se aplicarán estos algoritmos a problemas prácticos.
Tecnologías principales:
Google Colab. Python. Librerías Numpy, Matplotlib. Framework Tensor Flow, Biblioteca Keras. Gymnasium. Stable baselines.
Plataforma virtual: Este curso hace parte de la Maestría en Inteligencia Artificial de la Universidad de los Andes en la plataforma Coursera.
Contexto requerido:
Dominio básico sobre programación en Python, álgebra lineal, probabilidad y estadística y optimización numérica. Además, manejo de conceptos de aprendizaje automático, redes neuronales y aprendizaje por refuerzo.
Horario:
Miércoles de 5:30 p.m. a 6:50 p.m. Hora colombia. Este horario está sujeto a modificaciones.
Metodología:
El curso está dividido en ocho módulos. Cada módulo incluye videos narrativos que introducen los aspectos fundamentales del tema de la semana y lecturas complementaria al material en los videos. En cada semana se desarrollará una práctica de programación de tipo tutorial en la que se pondrá en práctica los conceptos y algoritmos estudiados. Cada semana habrá una sesión sincrónica en la que se resolverán inquietudes de los estudiantes sobre el material de la semana, y se presentarán más en detalle algunos aspectos de interés sobre el tema de la semana. A lo largo del curso se desarrollará un proyecto en el que los estudiantes aplicarán los algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo a un problema práctico.
Idioma: Los cursos serán ofrecidos 100% en español. Sin embargo, es recomendable que tengas un buen nivel de compresión de lectura en inglés, pues muchos contenidos académicos serán presentados en este idioma.
Créditos académicos: 2
*Podrás inscribirte a este curso bajo la categoría Extensión, los cursos bajo esta modalidad otorgan créditos y notas, por tanto, pueden ser homologables una vez el estudiante sea admitido a la Universidad, de acuerdo con el reglamento de estudiantes y de homologaciones. La aprobación de los cursos de extensión no garantiza el ingreso a ningún programa regular de la Universidad.
Si deseas homologar cursos vistos por extensión en el programa de maestría, se requiere que:
1. La nota final individual de cada curso sea superior a 3.0
2. Si es admitido, se aprueban y homologan los cursos cuya nota sea igual o mayor a 3.0 sobre 5.0, siempre y cuando el ponderado total de las notas de los 4 cursos sea igual o mayor a 4.0 sobre 5.0.
3. El total de créditos del conjunto total de cursos a homologar no sea superior a 16.
Nota: si tiene inquietudes de tipo académico podrá comunicarse a maia@uniandes.edu.co