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ℹ️ Temario en desarrollo. Se irá completando y revisando progresivamente.

Aprendizaje por refuerzo

Temario sobre aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning) en español.

Elaborado por Antonio Manjavacas (manjavacas@ugr.es).

📃 Contenidos

Parte 1. Métodos tabulares

0. Introducción
1. Bandits
2. Procesos de decisión de Markov
3. Programación dinámica
4. Métodos basados en muestreo
   4.1. Parte 1
   4.2. Parte 2
   4.3. Parte 3
5. Planificación y modelos
6. Resumen

Parte 2. Métodos basados en aproximación de funciones

🚧 En desarrollo.

📁 Material

• Diapositivas (elaboradas con el paquete Polylux de Typst).
• Código de ejemplo y ejercicios referenciados a lo largo del temario.

📚 Bibliografía

Principales fuentes empleadas en la elaboración de este temario:

• Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement learning: An introduction. MIT press.
• Morales, M. (2020). Grokking deep reinforcement learning. Manning Publications.
• Coursera RL speclization.
• RL course by David Silver.

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✍️ Uso y licencia

Este material se distribuye bajo licencia GPLv3.