Cursos de la Diplomatura en
Aprendizaje por Refuerzo y Algoritmos Evolutivos

Docentes a cargo:  

Temario:
1. Introducción, Python y librerías de IA.
2. Inteligencia artificial. Fundamentos y objetivos. Resolución de problemas con IA.
3. Métodos de optimización. Gradiente Descendente, Recocido simulado y algoritmo genético.
4. Fundamentos de aprendizaje automático. Sesgo y varianza. Sensibilidad y especificidad. Precisión y exhaustividad.
5. Aprendizaje estadístico. Riesgo empírico. Datos. Entrenamiento, validación y testeo.
6. Regresión Lineal. Regularización, Regresión Lasso y Ridge.
7. Problema de clasificación. Regresión logística. Clasificador Bayesiano. Naive Bayes. Curva ROC.
8. Aprendizaje por refuerzo. Algoritmos para el control de aprendizaje.

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Docentes a cargo: 

Temario:
1. Redes neuronales feedforward.
2. Funciones de activación. Funciones de pérdida. Algoritmos de optimización.
3. Regularización y ajustes de hiperparámetros en redes neuronales.
4. Pytorch.
5. Capa embeddings.
6. Redes neuronales convolucionales.
7. Redes neuronales recurrentes. Capa attention.
8. Redes neuronales autoencoder.
9. Aprendizaje por transferencia.
10. Redes neuronales adversarias generativas.

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Docentes a cargo: Esp. Ing. Miguel Augusto Azar

Temario:
1. Procesos de decisión de Markov.
2. Q-Learning.
3. SARSA.
4. Deep Q-Network.
5. Actor-Critic (AC).
6. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C).

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Docentes a cargo: Esp. Ing. Miguel Augusto Azar

Temario:
1. Computación evolutiva.
2. Algoritmos genéticos.
3. Análisis y comparativa de AE.
4. Optimización por enjambre de partículas (PSO).
5. Mejoras del algoritmo PSO.
6. PSO con restricciones.
7. PSO multiobjetivo.
8. Optimización basada en enseñanza-aprendizaje (TLBO).
9. Optimización basada en colonia de hormigas (ACO).
10. Búsqueda tabú.
11. Hiperheurísticas.

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Docentes a cargo: Esp. Ing. Miguel Augusto Azar

Temario:
1. Optimización de políticas proximas (PPO).
2. Gradiente de política determinista profunda con doble retardo (TD3).
3. Soft Actor-Critic (SAC).
4. Aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL).
5. Aprendizaje por refuerzo inverso (IRL).
6. Exploración con Modelos Generativos.

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