Esta masterclass habló sobre la implementación de agentes autónomos para el control óptimo mediante técnicas de IA, ML y DRL. A tal efecto miraremos cómo modelar el reto y el entorno como un Markov Decision Process (MDP), y su resolución mediante los principales algoritmos de RL como Q-learning y/o sus derivados.
Además, vimos cómo el uso combinado de técnicas de aprendizaje por refuerzo y funciones de aproximación obtenidas a partir, por ejemplo, del aprendizaje profundo nos permite dar respuesta a problemas en entornos complejos.
Dirigida a:
Personas con conocimientos básicos de inteligencia artificial, analistas de datos o científicos de datos con interés por entender el funcionamiento de las técnicas de aprendizaje por refuerzo.
El enfoque será teórico.
