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Introducción al Mundo de la IA
Aplicaciones Prácticas del Reinforcement Learning
Cómo sacarle el Máximo Partido al Curso
La Comunidad de Discord para Aprender con Amigos
El Repositorio GitHub del Curso
NOTA ADICIONAL: Actualización de los Materiales en Google Colab
Tu cuaderno para tomar notas online sobre el curso
Una Recomendación acerca de Cómo Ver esta Sección
¿Qué es el Aprendizaje por Refuerzo?
Notación de Variables
El Agente en el Laberinto
La Ecuación de Bellmann
Calculando el resto de Valores en los Estados
El Plan
Búsquedas Deterministas y No Deterministas
Procesos Estocásticos y Cadenas de Markov
Ecuación de Bellman con Procesos Estocásticos
Política y Plan
Factor de Penalización
Q-Learning
La Diferencia Temporal
¡Fin de la Sección!
Instalar Python con Anaconda
Cómo Instalar la Librería AIGym
Probando OpenAI
Dependencias con Homebrew y Aptitude
Posible Solución para las Dependencias en Windows
Instalar los Entornos de Open AI Gym
[Aporte] Posible Solución para usar Windows
Probando los Entornos Instalados
Pytorch, la Librería de Python para Inteligencia Artificial
Cómo Tener Python 2.x y 3.x desde Anaconda
El GitHub del Proyecto de Berkeley para Aprender y Experimentar con el Laberinto
Cambiando los Parámetros para Hacer que nuestro Agente Aprenda
Cómo ver Todos los Entornos de Test que tenemos Instalados
Ejecutar Cualquier Entorno de Open AI Gym
De Reinforcement Learning a Líneas de Código
Un Ejemplo de Reinforcement Learning con Q-Bert
Los Espacios de Acciones en OpenAI Gym
Mostrando qué Acciones y Estados Tenemos en un Entorno
El Problema de la Montaña Rusa
El Entorno y los Espacios de Estado y Acciones
Un Agente con Decisiones Aleatorias
Nuestro Propio Algoritmo de Q-Learning
Inicialización de las Variables
El Método de Discretización del Espacio de Estados
Elección de la Acción
El Método de Aprendizaje
Entrenar a nuestro Agente
Evaluación del Entrenamiento
Comprobando nuestro Aprendizaje
Vídeos del Resultado del Agente
Introducción al Deep Learning
Historia de las Redes Neuronales
El Creador del Concepto de Deep Learning
La Neurona
Cómo Procesa la Información una Neurona Artificial
Las Funciones de Activación
Ejercicio: ¿Qué Función de Activación Elegirías en cada Caso?
Cómo Funciona una Red Neuronal
Programación Clásica vs Redes Neuronales
La Función de Costes
El Método de Optimización del Gradiente Descendente
Gradiente Descendente Estocástico
Propagación Hacia Atrás
Aprendizaje en Profundo para Problemas Discretos
Las Redes Neuronales
Single Layer Perceptron
El Perceptrón de una Capa Explicado
Una Implementación de Q-Learning con el Perceptrón
Separando Métodos según su Funcionalidad
Utilidades para Complementar nuestro Desarrollo
Aprendiendo con la Red Neuronal
Probando nuestros Resultados
Experiencia de Repetición
Implementando un Buffer de Experiencia Cíclico
Aprender de la Experiencia Previa
Probando la Experiencia de Repetición de la Red Neuronal
Un Cambio Necesario en la Clase Anterior
Introducción a las Redes Neuronales Convolucionales
Cómo Funciona el Cerebro Humano
¿Qué son las Redes Neuronales de Convolución?
La Operación de Convolución
Ejemplos de Convolución
La Capa de ReLU
Max Pooling
Jugando con las Capas de la CNN
Flattening
La Capa de Full Connection
Un Ejemplo de Red Neuronal Artificial al Final de la CNN
Función Softmax Regularizadora
La Entropía Cruzada
Red Neuronal Convolucional
Decidir qué Algoritmo Utilizar según el Espacio de Observaciones
Un Fichero JSON para gestionar los Parámetros de los Algoritmos
El Manager de Parámetros
Refactorización de Parámetros de Carga
Reposar el Conocimiento con Q-Network
Cargar y Guardar los Estados del Agente
Refactorización de Parámetros
Parser de Argumentos de Python
Cargar Cualquier Entorno de Atari
Wrappers para Configurar las IA de Atari
La Razón del Reescalado de Imágenes
Evitar Memorizar la Posición de Salida
El Botón de Inicio y el Sistema de Vidas
Optimizaciones de Almacenamiento en Memoria
Reescalar Juegos de OpenAI Gym
Cargando nuestro Entorno de Forma Independiente
Entrenando a nuestro Agente
Tensorboard X, una Herramienta Magnífica
Resolviendo los Bugs de Código al Detalle
Pruebas Finales y Tensorboard
Últimos Resultados de Entrenamiento
Cambios en el código de la sección
Deep Actor Critic
Un Cambio de Mentalidad
Descubriendo las Matemáticas de A2C I
Descubriendo las Matemáticas de A2C II
Descubriendo las Matemáticas de A2C III
Las Bases del Algoritmo Actor-Critic
Advantage Actor Critic
La Mejora de Aprendizaje con n Pasos del Crítico
Implementando la Técnica de los n Pasos
Estructura del A2C
Implementación de A2C para Observaciones de Baja Dimensión
Implementación de A2C para Observaciones de Mucha Dimensión
El Método run para Iniciar el Actor y el Crítico Oportuno
Las Transiciones para Guardar las n Experiencias de la Política Actual
La Función de Pérdidas para el Actor y el Crítico
Procesamiento de Observaciones, Acciones y Políticas
Actualizar el Modelo del Actor y del Crítico
Guardar, Cargar y Visualizar los Datos
El Programa Principal de nuestro Actor
La Elección del Entorno de Aprendizaje
Probando nuestro Algoritmo A2C
Veredicto Final de A2C
Robotica, Videojuegos y Mucho Más en el Mundo de la IA
Roboschool
Retro Gym
Starcraft 2
Deep Mind

instructor

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  • Avatar
    Gabriela
    (5)
    Super contenta con todo lo que aprendí

    Me encanta cómo integraron python en cada lección, ahora mis habilidades de codificación están a otro nivel.

  • Avatar
    danison
    (5)
    Entusiasta de la Inteligencia Artificial.

    ¡Me encanta! Soy fanatico de la IA y es uno (De tantos) motivadores que tengo para ser programador. No me cabe ninguna duda de que este curso no defraudara en la calidad que ha demostrado en tanto anterior curso que ya he usado, es por eso que tampoco dudo que al terminar dare un gran paso para hacer de la IA una herramienta la cual domino. ¡Super recomendado!

  • Avatar
    Balam Sinhue
    (5)
    Excelente curso sobre IA avanzada

    El curso es verdaderamente muy bueno; las clases son muy enriquecedores y la base teórica muy buena la verdad; pero este curso si es avanzado entonces lo recomiendo mucho para aquellas personas que ya tienen varios cursos de las rutas de Machine Learning y/o Inteligencia Artificial o que tienen cierta experiencia en programación o desarrollo porque los códigos y métodos usados en el curso si serian poco amigables para usuarios noveles en estas áreas (ya que se manejan los programas desde consola, se divide el código en diferentes archivos , se usan managers para ingesta de datos, etc.), dicho esto, hay que decir que el curso es una excelente oportunidad para aprender a manejar otra gran librería de IA como lo es PyTorch y conocer acerca de los entornos y formas de trabajar con OpenAI Gym.

  • Avatar
    jaime
    (4)
    adquiriendo conocimiento

    satisfecho con el conocimiento entregado

  • Avatar
    Yvonne
    (5)
    Interesante

    Me interesa mucho la IA, y este curso es lo que he estado buscando. Voy iniciando apenas, pero me ha gustado

  • Avatar
    Marc
    (5)
    Buena explicación

    Ya tenía conocimientos previos de la inteligencia artificial, y gracias a este curso, con sus buenas explicaciones, pude aplicarlo de una manera cómoda con Python

  • Avatar
    Carlos
    (5)
    Un viaje completo por la IA desde lo básico hasta lo avanzado

    Este curso explica de manera entendible desde el aprendizaje por refuerzo hasta Deep Learning, pasando por Q-Learning y OpenAI Gym, cubre una amplia gama de técnicas con ejemplos bien explicados. Me gustó especialmente la claridad en la enseñanza y cómo se vinculan los conceptos con aplicaciones prácticas.

  • Avatar
    BORJA
    (5)
    Excelente

    Curso muy completo y muy bien explicado.

  • Avatar
    Joiser
    (5)
    La ia marcando el ritmo

    excelente curso, mucho material de apoyo, y el soporte es rapido. Me gustaria si pudiese agregar algfunas clases complementarias, del resto, 20 puntos

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