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Temario del curso

Introducción al aprendizaje robótico

  • Visión general del aprendizaje automático en el ámbito de la robótica
  • Diferencias entre aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
  • Aplicaciones del RL en control, navegación y manipulación

Fundamentos del aprendizaje por refuerzo

  • Procesos de decisión de Markov (MDP)
  • Políticas, funciones de valor y recompensas
  • Equilibrio entre exploración e explotación

Algoritmos clásicos de RL

  • Q-learning y SARSA
  • Métodos de Monte Carlo y diferencias temporales
  • Iteración de valor y iteración de política

Técnicas de aprendizaje por refuerzo profundo

  • Integración del aprendizaje profundo con el RL (Redes Q Profundas)
  • Métodos basados en gradiente de política
  • Algoritmos avanzados: A3C, DDPG y PPO

Entornos de simulación para el aprendizaje robótico

  • Uso de OpenAI Gym y ROS 2 en la simulación
  • Diseño de entornos personalizados para tareas robóticas
  • Evaluación del rendimiento y estabilidad durante el entrenamiento

Aplicaciones del RL en robótica

  • Desarrollo de políticas de control y movimiento
  • Uso del aprendizaje por refuerzo en la manipulación robótica
  • Aprendizaje por refuerzo multiagente en sistemas robóticos colectivos

Optimización, despliegue e integración real

  • Ajuste de hiperparámetros y definición adecuada de recompensas
  • Transferencia de políticas aprendidas de la simulación al mundo real (Sim2Real)
  • Despliegue de modelos entrenados en hardware robótico

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento básico de los conceptos del aprendizaje automático
  • Experiencia en programación con Python
  • Nobleza con temas de robótica y sistemas de control

Público objetivo

  • Ingenieros especializados en aprendizaje automático
  • Investigadores en el campo de la robótica
  • Desarrolladores dedicados a crear sistemas robóticos inteligentes
 21 Horas

Formación Corporativa a Medida

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