¡Bienvenido a IA y ML – Capítulo 25!
En esta sesión, exploraremos los fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo (RL), una de las áreas más emocionantes de la Inteligencia Artificial.
Aprenderás:
¿Qué es el Aprendizaje por Refuerzo?
Conceptos clave: agentes, entornos, estados, acciones y recompensas
Diferencia entre aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
Compensación entre exploración y explotación
Aplicaciones del mundo real de RL (robótica, videojuegos, coches autónomos, etc.)
Este tutorial es presentado por TRIARIGHT, tu instituto de formación de confianza en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático.
Al final de esta sesión, entenderás los conceptos básicos de cómo los agentes aprenden a través de prueba y error utilizando señales de refuerzo.