Curso en Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning, RL) + 8 Créditos ECTS (Baremable en oposiciones*)

Valoración del alumno

Beca 15% hasta el 12/06/2026

Modalidad Online

Créditos 8 ECTS

Duración 200 H

Beca 15%

Presentación

El Curso de Aprendizaje Supervisado en ML está diseñado para que adquieras las habilidades necesarias en un sector en pleno auge, donde la demanda de profesionales capacitados no deja de crecer. Este curso te proporcionará una sólida base en técnicas de regresión, clasificación y evaluación de modelos, esenciales para cualquier aspirante a data scientist. Aprenderás desde los fundamentos del aprendizaje automático hasta métodos avanzados como redes neuronales y máquinas de vectores de soporte, asegurando que te prepares para enfrentar los desafíos actuales del mundo laboral. Este curso online ofrece flexibilidad y accesibilidad, permitiéndote avanzar a tu propio ritmo mientras te conviertes en un/a experto/a en aprendizaje supervisado.

Para qué te prepara

El Curso de Aprendizaje Supervisado en ML te prepara para abordar complejos problemas de análisis de datos mediante técnicas avanzadas de machine learning. Aprenderás desde la preparación y preprocesamiento de datos hasta la aplicación de algoritmos de regresión y clasificación. Dominarás modelos como árboles de decisión y redes neuronales, evaluando su eficacia con validación cruzada, entre otras cosas.

Objetivos

Comprender los fundamentos del aprendizaje supervisado en machine learning.
Aprender a preparar y preprocesar datos para modelos de machine learning.
Aplicar regresión lineal para resolver problemas de predicción.
Emplear regresión logística en tareas de clasificación binaria.
Evaluar modelos mediante técnicas de validación cruzada.
Implementar árboles de decisión y ensambles como Random Forest.
Desarrollar redes neuronales enfocadas en aprendizaje supervisado.

¿A Quién va dirigido?

El Curso de Aprendizaje Supervisado en ML está diseñado para profesionales y titulados que deseen profundizar en técnicas de aprendizaje automático. Aborda desde la introducción al aprendizaje supervisado hasta la aplicación de redes neuronales, pasando por la regresión lineal, árboles de decisión y SVM, proporcionando herramientas esenciales para el análisis y modelado de datos.

Titulación

Titulación de Curso en Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning, RL) con 200 horas y 8 ECTS expedida por UTAMED-Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo. * Curso baremable en oposiciones, sujeto siempre las bases de la convocatoria, y la legislación autonómica vigente.

Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DEL APRENDIZAJE POR REFUERZO: AGENTES, ENTORNOS Y RECOMPENSAS

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELADO DEL ENTORNO CON PROCESOS DE DECISIÓN DE MARKOV (MDP)

UNIDAD DIDÁCTICA 3. APRENDIZAJE BASADO EN VALOR: INTRODUCCIÓN A Q-LEARNING Y SARSA

UNIDAD DIDÁCTICA 4. MÉTODOS BASADOS EN POLÍTICA Y GRADIENTE DE POLÍTICA

UNIDAD DIDÁCTICA 5. MÉTODOS ACTOR-CRITIC

UNIDAD DIDÁCTICA 6. DEEP REINFORCEMENT LEARNING: REDES NEURONALES AL SERVICIO DEL RL

UNIDAD DIDÁCTICA 7. EXPLORACIÓN, EXPLOTACIÓN Y TÉCNICAS AVANZADAS DE OPTIMIZACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 8. ENTORNOS ESTOCÁSTICOS Y RL EN TIEMPOS PARCIALMENTE OBSERVABLES (POMDP)

UNIDAD DIDÁCTICA 9. APLICACIONES PRÁCTICAS DEL RL

UNIDAD DIDÁCTICA 10. RETOS ABIERTOS Y TENDENCIAS FUTURAS EN RL

Salidas Profesionales

Las principales salidas profesionales del Curso de Aprendizaje Supervisado en ML son en áreas como la ciencia de datos enfocada en análisis predictivo, ingeniería de machine learning en empresas tecnológicas, consultoría en inteligencia artificial para desarrollo de modelos, análisis de datos en sectores financieros y de marketing, entre otras.

Docencia

Ana Belén Salinas Lozano

Diplomada en Magisterio de Educación Primaria y Licenciada en Psicopedagogía. Se dedica al sector de la formación desde hace más de 15 años y posee una amplia experiencia en impartir formación presencial y online en el área educativa y de orientación laboral.

Rocío Cabrera Megías

Graduada en Pedagogía por la Universidad de Granada. Apasionada por el ámbito educativo y de formación y orientación.  Cuenta con una amplia experiencia en formación e-learning, y además de ser docente, es redactora oficial de blogs y revistas de temáticas educativas.

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