Fundamentos de Deep Learning y Reinforcement Learning

La inteligencia artificial está transformando industrias, pero la mecánica detrás de las redes neuronales y la toma de decisiones autónoma a menudo parecen una caja negra. Este curso desglosa estos sistemas complejos en conceptos legibles y manejables diseñados para quienes son nuevos en el campo. Pasarás de conocer el machine learning básico a comprender cómo las arquitecturas profundas procesan datos complejos y cómo el reinforcement learning permite a los agentes aprender y mejorar a través de la interacción con el entorno. Lo que aprenderás: - Comprender los fundamentos matemáticos de las redes neuronales y el proceso de backpropagation - Explorar arquitecturas modernas, incluidas las capas convolucionales y los conceptos básicos de los modelos transformer - Aplicar los principios del reinforcement learning para modelar las interacciones agente-entorno - Aprender la mecánica de los Procesos de Decisión de Markov y la importancia de las funciones de recompensa - Dominar los conceptos centrales del Q-learning y los gradientes de política para la toma de decisiones autónoma - Practicar la identificación de las estructuras de deep learning adecuadas para diferentes desafíos de datos El curso comienza con la terminología esencial y la historia fundamental de las redes neuronales antes de pasar a arquitecturas específicas de deep learning y la lógica del reinforcement learning. Progresarás a través de explicaciones escritas y ejercicios de lógica basados en código que refuerzan cada concepto. Este curso está diseñado para principiantes que desean ir más allá de la ciencia de datos básica; no se requiere experiencia previa en deep learning o reinforcement learning. Comienza tu viaje en las tecnologías centrales que impulsan las innovaciones de IA de hoy.