Descripción
Esta titulación está diseñada para equiparte con las competencias necesarias para aplicar técnicas de aprendizaje por refuerzo y optimización a una amplia variedad de problemas. Aquí te proporcionamos todo lo que necesitas saber para dominar estas tecnologías, esenciales tanto en la investigación académica como en el entorno industrial.
¿Aprendizaje por Refuerzo y Optimización?
El aprendizaje por refuerzo es una rama del aprendizaje automático en la que un agente aprende a tomar decisiones mediante la interacción con un entorno. La optimización, por otro lado, se enfoca en encontrar la mejor solución posible dentro de un conjunto de posibilidades. Combinadas, estas técnicas son poderosas herramientas para resolver problemas complejos del Mundo Real™.
¿Qué aprenderás?
En este curso vas a obtener una experiencia práctica en los campos del aprendizaje por refuerzo y la optimización. Es un curso online con contenido síncrono y asíncrono para que puedas debatir y además avanzar a tu propio ritmo, con acceso a los materiales en todo momento para estudiar cuando mejor te convenga. Aprenderás a diseñar, implementar y aplicar algoritmos de aprendizaje por refuerzo, así como técnicas de optimización, en diversos contextos y escenarios reales.
¿Y por qué elegirnos?
Porque estamos comprometidos con tu aprendizaje y éxito profesional. Nuestra experiencia en el campo y pasión por la enseñanza nos permite ofrecerte una formación práctica y de calidad. Este curso te preparará para aplicar técnicas de optimización y algoritmos de aprendizaje por refuerzo, mejorando tus capacidades y aumentando tus oportunidades de inserción laboral tanto en el ámbito académico como en el profesional.
No te lo pienses más, y ¡da el siguiente paso hacia tu futuro con nosotros!
Contacto
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Dirección
Alberto Díaz Álvarez
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Secretaría administrativa
Alberto Díaz Álvarez
Plan de estudios
El programa está compuesto por 7 módulos obligatorios, los 6 primeros tratando un desarrollo teórico y práctico sobre los principios clave en el campo del aprendizaje por refuerzo y la optimización, y uno último para la aplicación de las destrezas adquiridas durante el resto del curso. A continuación se detallan los módulos, su contenido y su carga en ECTS.
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Módulo 1 - Fundamentos y principios básicos de la inteligencia artificial, del aprendizaje por refuerzo y de optimización
Los estudiantes aprenderán los principios básicos de estos campos y cómo se aplican en la práctica.1 ECTS -
Módulo 2 - Herramientas esenciales en el aprendizaje por refuerzo
En este módulo se presentarán las herramientas esenciales para aplicar el aprendizaje por refuerzo en la práctica dentro del ecosistema de Python, como Jupiter Notebooks, TensorFlow, Keras, Gymnasium, etc.1 ECTS -
Módulo 3 - Arquitecturas basadas en redes neuronales
Los estudiantes aprenderán cómo aplicar arquitecturas basadas en redes neuronales como perceptrones multicapa, redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes en problemas de aprendizaje por refuerzo.2 ECTS -
Módulo 4 - Algoritmos avanzados
En este módulo se presentarán algoritmos avanzados de aprendizaje por refuerzo, como DQN, A3C, PPO, etc., y se explica cómo aplicarlos en la práctica.2 ECTS -
Módulo 5 - Aplicaciones en sistemas autónomos y simulación
Se trabajará con aplicaciones prácticas de los conocimientos adquiridos en los módulos anteriores en diferentes campos como la robótica, los vehículos autónomos, la simulación, los videojuegos, etc.1 ECTS -
Módulo 6 - Ética, responsabilidad y consideraciones legales
Los estudiantes aprenderán sobre las implicaciones éticas y legales del uso de algoritmos de inteligencia artificial, con especial énfasis en el aprendizaje por refuerzo y en la optimización, así como la forma de abordarlas de manera responsable.1 ECTS -
Proyecto final y presentación
Los estudiantes, supervisados por un tutor, deberán realizar un proyecto final en el que apliquen los conocimientos adquiridos en los módulos anteriores a un problema concreto1 ECTS
Equipo docente
Nuestro equipo docente está formado por docentes con experiencia en tanto académica como profesional en diferentes áreas dentro del aprendizaje por refuerzo y la optimización. A continuación se presentan las profesoras y profesores que forman parte del equipo:
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Alberto Díaz Álvarez
Prof. Contratado Doctor -
Elvira Amador Domínguez
Prof. Ayudante Doctor -
Francisco Serradilla García
Catedrático de Universidad -
Guillermo Iglesias Hernández
Ayudante -
María Celia Fernández Aller
Prof. Contratado Doctor
Más información
Si tienes alguna pregunta o necesitas más información sobre el curso, no dudes en ponerte en contacto con nosotros. Estaremos encantados de ayudarte.
Por si acaso, aquí tienes algunas preguntas frecuentes que quizás te ayuden a resolver tus dudas:
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¿Cuál es la duración del curso?
La duración del curso es de 2 meses, con una carga lectiva de 9 ECTS repartidos en 7 módulos.
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¿Cuál es el precio del curso?
El precio del curso es de 1800 €, aunque existe la posibilidad de solicitar una beca si eres personal de la UPM.
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¿Cómo me matriculo y en qué fechas?
El primer paso es inscribirte en el curso a través del enlace de inscripción que encontrarás en esta página. El periodo de inscripción para el curso 2024-2025 es del 17 de mayo de 2024 al 2 de octubre de 2024. Una vez inscrito, y validada tu inscripción, se te comunicará por correo electrónico la carta de pago para formalizar la matrícula, que deberá hacerse del 20 de julio de 2024 al 16 de octubre de 2024.
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Fantástico, me he inscrito, ¿y ahora qué? ¿Cuándo empieza el curso?
Del 1 de octubre de 2024 al 30 de noviembre de 2024. Y estate preparado para disfrutarlo.
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¿Cuál es el horario del curso?
Los viernes de 16:00 a 20:00. Dicho esto, hay que tener en cuenta que el curso es online y parcialmente asíncrono. Online, porque no es necesario desplazarse al Campus Sur de la Politécnica para recibir la formación, y parcialmente síncrono porque además de la docencia síncrona, se proporcionarán recursos online para que el estudiante pueda estudiarlos a su propio ritmo y en el horario que mejor le convenga.