Se recomiendan los conocimientos de la asignatura de Aprendizaje Automático

Introducción al Aprendizaje por Refuerzo - Introducción al aprendizaje por refuerzo - Procesos de Decisión de Markov - Políticas y optimalidad: horizonte infinito descontado - Funciones de Valor Programación Dinámica - Resolución de problemas sobre MDP: métodos libres de modelo, basados en modelo y programación dinámica - Algoritmo de Iteración de Política - Algoritmo de Iteración de Valor Aprendizaje por refuerzo directo - Métodos Monte Carlo: y Monte Carlo con arranque exploratorio - Métodos libre de modelo: Q-Learning - Ejemplo de ejecución de Q-Learning - Métodos on-policy vs. off-policy: SARSA - Exploración y explotación: e-greedy y softmax Métodos Basados en el Modelo - Aprendizaje de Modelos - Dyna-Q Representación en Aprendizaje por Refuerzo - Representación del espacio de estados, acciones y Q - Discretización del espacio de estados: métodos uniformes y adaptativos - Métodos aproximados para representar la función Q: Batch Q-Learning Generalización Mediante Aproximación de Funciones - Aproximación mediante redes de neuronas - Deep reinforcement learning Métodos de Búsqueda de la Política - Aproximación de la Política - Métodos actor-crítico - Proximal Policy Optimization (PPO) Otros temas de Aprendizaje por Refuerzo - Aprendizaje por Refuerzo jerárquico - Transferencia de aprendizaje aprendido - Aprendizaje por Refuerzo multi-agente - Aprendizaje por Refuerzo seguro - Aprendizaje por Refuerzo fuera de línea - Aprendizaje por Refuerzo multi-objetivo - Aprendizaje por Refuerzo parcialmente observable Aprendizaje por Refuerzo en el mundo real: - Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo - Marcos y software de aprendizaje por refuerzo

Actividades formativas: -------------------------- AF1 - Clase teórica AF3 - Clases teórico-prácticas AF5 - Tutorías individuales y grupales AF6 - Trabajo en grupo AF7 - Trabajo individual del estudiante Metodología docente: ------------------------ MD1: Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. MD2: Lectura crítica de textos recomendados por el profesor de la asignatura: Artículos de prensa, informes, manuales y/o artículos académicos, bien para su posterior discusión en clase, bien para ampliar y consolidar los conocimientos de la asignatura. MD3: Resolución de casos prácticos, problemas, etc. planteados por el profesor de manera individual o en grupo MD4 Exposición y discusión en clase, bajo la moderación del profesor de temas relacionados con el contenido de la materia, así como de casos prácticos MD5: Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo