Aprendizaje por Refuerzo Profundo 2.0 en Python

La combinación más inteligente de Deep Q-Learning, Políticas de Gradiente, Actor-Crítico y DDPG utilizando PyTorch

4.85 (130 reviews)
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Español
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Aprendizaje por Refuerzo Profundo 2.0 en Python
1,011
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14 hours
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Oct 2023
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$64.99
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What you will learn

Q-Learning.

Deep Q-Learning.

Políticas de gradiente

Modelos de Actor-Crítico

Gradiente de Política Determinista Profunda (DDPG).

GPDP de doble retardo (TD3) o Twin Delayed DDPG

Las técnicas fundamentales del aprendizaje por refuerzo profundo.

Cómo implementar un modelo del estado del arte más actual de IA, de última generación, que supera las aplicaciones virtuales más desafiantes como enseñar a un robot a caminar.

Why take this course?

🚀 ¡Descubre el Poder del Aprendizaje por Refuerzo Profundo con Python! 🐸

Bienvenido al Curso Completo: "Aprendizaje por Refuerzo Profundo 2.0 en Python" 🎓✨

Este curso representa la vanguardia de la Inteligencia Artificial, donde combinamos las técnicas más avanzadas para llevar el Aprendizaje por Refuerzo a niveles sin precedentes. Te embarcarás en un viaje en profundidad a través de:

  • 🧠 Deep Q-Learning - Aprende cómo agregar profundidad a los algoritmos de aprendizaje por refuerzo para enfrentar problemas complejos.
  • 🚀 Políticas de Gradiente y Actor-Crítico - Explora las bases de estos métodos cruciales que guían a la IA en su toma de decisiones y evaluación del entorno.
  • 🤖 DDPG (Twin Delayed DDPG) - Sumérgete en el aprendizaje avanzado con retraso, una técnica poderosa que permite a la IA aprender estrategias complejas de manera más eficiente.

El curso se divide en tres partes clave para una comprensión y aplicación profundas:

  1. Fundamentos - 📚✏️

    • Confortámonos con los conceptos básicos de IA que son esenciales para entender el material avanzado del curso.
    • Aprende Q-Learning, Deep Q-Learning, Políticas de Gradiente, Actor-Crítico y más.
  2. Teoría del DDPG de doble retardo - 🧐✨

    • Dive a fondo en la teoría y el funcionamiento detrás de DDPG con Retraso.
    • A través de diapositivas visuales, entenderás cómo se construye y se entrena la IA.
    • Desarrolla una intuición sólida para cómo aprende y opera esta IA avanzada.
  3. Implementación del DDPG de doble retardo - 👨‍💻🤖

    • Implementa el modelo desde cero utilizando sesiones interactivas.
    • Mejora tus habilidades en programación y IA al trabajar en ejercicios prácticos.
    • Programa y entrena tu propia IA en Google Colab, una plataforma de IA completamente gratuita y de código abierto.

Al finalizar este curso, no solo adquirirás conocimientos teóricos sino que también serás capaz de:

  • Resolver problemas complejos con IA.
  • Entrenar modelos avanzados como caminar una hormiga/araña o un humanoide.
  • Programar y entrenar tus propias IA en una plataforma accesible y gratuita.

¡No dejes pasar esta oportunidad para convertirte en un experto en Aprendizaje por Refuerzo Profundo con Python! 🌟

📅 Inicia tu viaje hacia el dominio del Aprendizaje por Refuerzo hoy mismo. 🤝 Únete a nuestro curso y transforma tus habilidades en Inteligencia Artificial.

¡Te esperamos para hacer historia juntos! 🚀🐍

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Our review

🏆 Course Review: Advanced Deep Reinforcement Learning

Overall Rating: 4.85/5

Pros:

  • Challenging and Engaging Content: The course is described as one of the most challenging and engaging, filled with a wealth of information that not only educates but also equips students with the tools to secure employment in the field of artificial intelligence.

  • Expertise and Job Success: One reviewer confirmed achieving job success after taking this course, indicating its practical value.

  • Advanced Content for Experienced Learners: The course is recognized as suitable for individuals with a high level of expertise, akin to that of an investigator, emphasizing the depth and complexity of the material covered.

  • High-Quality Instruction: The content is explained very well, ensuring that students can understand complex concepts and are motivated to solve problems before seeing the solutions.

  • Comprehensive Coverage: The curriculum dives deeply into specific algorithms, providing a detailed understanding that goes beyond introductory material, as praised by several learners.

  • Clarity in Explanation: The course is lauded for its clear and dynamic explanations, making even complex topics understandable. This approach is particularly appreciated after reading numerous academic papers.

  • Useful for Reinforcement: Learners find the course useful for reinforcing knowledge on a variety of deep learning subjects.

  • Impactful Learning Experience: The course has made a significant impact on learners, improving their understanding of AI and providing them with valuable skills.

Cons:

  • Repetitive Content: Some students find the course material to be repetitive and wish for a more concise delivery, as it can become monotonous listening to explanations repeated several times.

  • Focus on Specific Algorithms: While the course is praised for its depth, some learners suggest that it should provide a broader overview of algorithms beyond just one (e.g., TD3), to give a more comprehensive understanding of the field.

  • Potential for Repetition in Learning: The need to replay sections due to repetitive content indicates that while the information is valuable, it may not always be delivered in an optimized manner.

Additional Feedback:

  • Practical Application Desired: Some students expressed a desire for additional practical application scenarios, particularly in the context of using learned concepts in projects like video games, which would enhance the learning experience by applying theoretical knowledge to real-world applications.

  • Guides for Implementation: Learners appreciate the course but suggest that supplementary materials or guides for implementing the learned concepts in specific applications, such as video games, would be highly beneficial.

  • Gratitude and Recommendations: Many reviewers express gratitude for the course content and recommend it wholeheartedly, emphasizing its value in learning about advanced deep reinforcement learning.

In summary, this course is a comprehensive and challenging learning experience that has been positively received by learners for its depth and practical application in securing employment in AI. While there are some areas where repetition could be minimized, and a broader scope of algorithms could be covered, the overall feedback points to a course that is highly recommended for those looking to deepen their understanding of deep reinforcement learning.

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6/1/2020
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6/27/2020
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