¡Domina el Aprendizaje por Refuerzo RÁPIDO en 2026! 🚀 De cero a héroe: MDPs → DQN → PPO → RLHF → agentes potenciados por LLM en solo 8 minutos.
Lo que aprenderás:
✅ Fundamentos de RL: Estados, acciones, recompensas, ecuación de Bellman
✅ Algoritmos clave: Monte Carlo, Aprendizaje TD, Gradientes de Política
✅ Avanzado: RL Offline, MCTS, Multi-Agente, RL Jerárquico
✅ Fronteras 2026: LLMs como diseñadores de recompensas, RL en contexto, robótica + AGI
Perfecto para desarrolladores e ingenieros de IA que construyen agentes inteligentes.
¡Tiempos a continuación!
0:00 Introducción a RL
0:20 Bucle de RL y Recompensas
0:37 Procesos de Decisión de Markov (MDP)
1:26 Ecuación de Bellman y Valores
2:10 Exploración vs Explotación
2:47 Aprendizaje TD y DQN
3:24 PPO y Gradientes de Política
4:00 Basado en Modelos (MCTS)
4:36 RLHF y Renacimiento de LLM
5:19 Diseño de Recompensas de LLM (Eureka)
5:38 RL en Contexto
6:18 Multi-Agente y Jerárquico
7:17 Desafíos y Futuro (AGI Multimodal)
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