# Drl 2 **Source:** https://fr.cursos.frogamesformacion.com/courses/drl-2 **Language:** French --- Aprendizaje por Refuerzo Profundo 2.0 - Quieres aprender Aprendizaje por Refuerzo Profundo, pero la mayoría de recursos explican la teoría sin mostrar cómo implementar los algoritmos desde cero. - Has oído hablar de DQN, Actor-Critic, DDPG o TD3, pero entiendes cómo se relacionan ni por qué funcionan. - Te intimida configurar entornos de IA complejos y solo quieres empezar a entrenar modelos reales sin perder horas instalando dependencias. Si te sientes identificado con estos problemas, este curso es ideal para ti. ## Aprendizaje por Refuerzo Profundo con PyTorch: Domina TD3, Deep Q-Learning, Policy Gradient y Actor-Critic desde Cero El Aprendizaje por Refuerzo Profundo (Deep Reinforcement Learning) es una de las ramas más avanzadas de la Inteligencia Artificial y la base de sistemas capaces de aprender a tomar decisiones complejas de forma autónoma. En este curso aprenderás desde los fundamentos hasta la implementación de Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3), ude los algoritmos más potentes para entornos de control continuo, utilizando Python, PyTorch y Google Colab. Comenzaremos construyendo una base sólida en los conceptos esenciales del Reinforcement Learning. Entenderás cómo funcionan Q-Learning, Deep Q-Learning (DQN), Policy Gradient y Actor-Critic, descubriendo cuándo utilizar cada técnica y cómo evolucionan hasta dar lugar a algoritmos de última generación como TD3. Todo ello explicado con un enfoque visual, intuitivo y orientado a la práctica. Una vez dominados los fundamentos, profundizaremos en la teoría detrás de Twin Delayed DDPG (TD3). Analizarás paso a paso cómo interactúan el actor y el crítico, por qué el doble crítico mejora la estabilidad del entrenamiento y cómo las diferentes estrategias del algoritmo permiten obtener un aprendizaje más robusto y eficiente en problemas complejos de control. Finalmente, implementarás TD3 desde cero con PyTorch, desarrollando cada componente mediante ejercicios prácticos y sesiones de programación guiadas. Entrenarás agentes inteligentes en simulaciones avanzadas, como humanoides y robots cuadrúpedos capaces de aprender a caminar y correr de forma autónoma. Además, trabajarás completamente en Google Colab, sin necesidad de instalar software ni configurar entornos, para que puedas centrarte únicamente en aprender y construir modelos de Inteligencia Artificial de alto nivel. ## Un curso de la Ruta de ### Dificultad ### Heures ### Total Estudiantes ### évaluation moyenne ### Requisitos - Conocimientos intermedios de Python y programación orientada a objetos. - Bases de álgebra lineal, probabilidad, estadística y cálculo. - Conocimientos previos de Machine Learning y Deep Learning (o haber realizado cursos equivalentes). - Un ordenador con conexión a Internet y motivación para desarrollar agentes inteligentes con PyTorch. ### ¿A quién va dirigido? - Desarrolladores de Python con interés en la Inteligencia Artificial. - Ingenieros de Machine Learning y Deep Learning. - Investigadores y estudiantes que quieran dominar el Aprendizaje por Refuerzo Profundo. - Profesionales que deseen aprender a implementar algoritmos como DQN, Actor-Critic y TD3 desde cero. ## Lo que aprenderás 01 #### Dominar Q-Learning Comprende los fundamentos del aprendizaje por refuerzo y cómo un agente aprende a tomar decisiones mediante recompensas. 02 #### Implementar Deep Q-Learning (DQN) Aprende a combinar redes neuronales con Q-Learning para resolver problemas de mayor complejidad. 03 #### Aplicar Policy Gradient Descubre cómo entrenar agentes optimizando directamente sus políticas de actuación en distintos entornos. 04 #### Entender la arquitectura Actor-Critic Conoce cómo colaboran el actor y el crítico para lograr un aprendizaje más estable y eficiente. 05 #### Trabajar con DDPG Explora el algoritmo Deep Deterministic Policy Gradient para resolver problemas de control continuo. 06 #### Dominar Twin Delayed DDPG (TD3) Aprende ude los algoritmos más avanzados del Aprendizaje por Refuerzo Profundo y comprende por qué mejora el rendimiento de DDPG. 07 #### Implementar algoritmos desde cero Desarrolla cada componente de los modelos paso a paso utilizando Python, PyTorch y ejercicios prácticos. 08 #### Entrenar agentes inteligentes Construye agentes capaces de aprender tareas complejas, como controlar humanoides y robots cuadrúpedos en simulaciones. 09 #### Aplicar IA de última generación Adquiere las habilidades necesarias para comprender, implementar y adaptar algoritmos modernos de Aprendizaje por Refuerzo Profundo en proyectos reales. ## Temario del curso ![Ligency](https://import.cdn.thinkific.com/630745/BSJYnaIjTM62FOnpvV5w_ligency.png) #### Tu Instructor ## Ligency Ligency Team est une équipe internationale d'experts en programmation, intelligence artificielle, science des données et technologie, fondée par Kirill Eremenko et Hadelin de Pontevés, créateurs de certains des cours les plus populaires au monde dans ces disciplines. Avec des millions d'étudiants et une équipe pluridisciplinaire de plus de 20 professionnels, notre mission est d'offrir une formation pratique et de haute qualité qui aide les personnes de tous niveaux à développer des compétences technologiques pertinentes. Depuis 2018, nos cours sont disponibles en espagnol grâce à la collaboration avec Juan Gabriel Gomila et Frogames Formación, rapprochant le meilleur contenu éducatif de la communauté hispanophone. Expertos en IA y Tecnología Formación Internacional +4M Estudiantes ![Juan Gabriel Gomila](https://import.cdn.thinkific.com/cdn-cgi/image/width=250,dpr=2,onerror=redirect/630745/M12G4V2tTOKA04tvF2Px_IMG_5471%202.jpg) #### Tu Instructor ## Juan Gabriel Gomila Matemático, Instructor Certificado de Unity, e Instructor Online que ha formado a más de 600.000 estudiantes en todo el mundo en diferentes plataformas como Udemy y Platzi. CEO de Frogames Formación e impulsor de esta plataforma, aportando todo su conocimiento en Matemáticas, Machine Learning, Videojuegos, IA o Blockchain entre otros. Unity Certified Mathématicien +500k Estudiantes Opiniones de estudiantes ## Lo que dicen nuestros alumnos Curso completo ## ![Imagen del curso]() Inscribirme al Curso ## Elige cómo quieres acceder ### Pago Único del Curso Achetez le cours une fois et accédez-y à vie ![Imagen del curso]() € 999,99 Acheter le cours - Un paiement unique. - Accès instantané au cours à vie. - Acceso a la comunidad del curso. Más popular ### Suscripción Rana de Bronce Accédez à tous les cours, communautés et extras de Frogames ![Imagen Rana de Bronce](https://files.cdn.thinkific.com/bundles/bundle_card_image_000/088/773/1692354201.original.jpg) € 39 /mois S'abonner maintenant - Pago mensual de 39€. - Accès instantané à tous les cours. - Acceso a la plataforma 24/7. - Annulez à tout moment. ### Ruta Accede a todos los cursos de la ruta de € 19,99 /mois Accéder au chemin - Pago mensual de 19.99€. - Acceso instantáneo a los cursos de la ruta. - Accede cuándo y dónde quieras. - Annulez à tout moment. 33% de descuento De 14.99 a 9.99 Hasta el 1 de enero 00j 00h 00m 00s Comprar este curso Acceso de por vida · Actualizaciones incluidas o consíguelo con la Ruta de Aprendizaje Ruta de À partir de 19,99 €/mois · Annulez quand vous voulez Ver la suscripción o Suscripción Rana de Bronce (39 €/mes) ou la Ruta desde 19,99 €/mes Comprar