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Aprende a desarrollar agentes inteligentes combinando datos, Reinforcement Learning, Q-Learning y Deep Learning en entornos reales con OpenAI Gym
Da el siguiente paso en tu carrera tecnológica con este curso de Inteligencia Artificial con Python, donde aprenderás a desarrollar agentes inteligentes capaces de aprender, tomar decisiones y resolver problemas reales mediante Machine Learning, Reinforcement Learning, Deep Learning y OpenAI Gym. A través de una metodología práctica, comprenderás desde los fundamentos de la IA hasta las técnicas más avanzadas utilizadas en la industria.
Durante la formación construirás tus propios modelos de inteligencia artificial desde cero, entendiendo conceptos clave como la ecuación de Bellman, el aprendizaje por refuerzo, el Q-Learning, las técnicas de optimización y las redes neuronales, incluyendo perceptrones, redes multicapa y redes neuronales convolucionales. Todo ello implementado paso a paso con Python y ejemplos completamente funcionales.
Además, aprenderás a entrenar agentes inteligentes en OpenAI Gym, uno de los entornos de simulación más utilizados para el desarrollo de algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Descubrirás cómo una IA puede aprender a resolver desafíos e incluso jugar videojuegos clásicos de Atari observando únicamente los píxeles de la pantalla, del mismo modo que lo haría un ser humano.
El curso incluye todo el código fuente, ejercicios prácticos, ejemplos inspirados en aplicaciones reales, soporte personalizado y acceso a una comunidad de miles de estudiantes. No solo aprenderás a implementar algoritmos existentes, sino que adquirirás los conocimientos necesarios para diseñar, entrenar y adaptar tus propios modelos de inteligencia artificial a nuevos problemas.
Comprende los conceptos, la terminología y los principios que sustentan la Inteligencia Artificial moderna.
Descubre cómo los agentes inteligentes aprenden mediante prueba y error utilizando la ecuación de Bellman y técnicas de aprendizaje por refuerzo.
Desarrolla algoritmos capaces de aprender estrategias óptimas en entornos complejos utilizando Python.
Crea tus propias inteligencias artificiales desde cero para resolver problemas y tomar decisiones de forma autónoma.
Utiliza uno de los entornos de simulación más populares para entrenar y evaluar agentes inteligentes en escenarios reales.
Aprende a diseñar y entrenar perceptrones, redes multicapa y redes neuronales convolucionales aplicadas a Inteligencia Artificial.
Entrena agentes capaces de aprender a jugar videojuegos clásicos observando únicamente la información visual de la pantalla.
Conoce arquitecturas avanzadas de aprendizaje por refuerzo utilizadas en aplicaciones modernas de Inteligencia Artificial.
Utiliza PyTorch de forma profesional para desarrollar, entrenar y optimizar modelos de Deep Learning y Reinforcement Learning.
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.
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