El Aprendizaje por Refuerzo Profundo (Deep Reinforcement Learning) es una de las ramas más avanzadas de la Inteligencia Artificial y la base de sistemas capaces de aprender a tomar decisiones complejas de forma autónoma. En este curso aprenderás desde los fundamentos hasta la implementación de Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3), uno de los algoritmos más potentes para entornos de control continuo, utilizando Python, PyTorch y Google Colab.

Comenzaremos construyendo una base sólida en los conceptos esenciales del Reinforcement Learning. Entenderás cómo funcionan Q-Learning, Deep Q-Learning (DQN), Policy Gradient y Actor-Critic, descubriendo cuándo utilizar cada técnica y cómo evolucionan hasta dar lugar a algoritmos de última generación como TD3. Todo ello explicado con un enfoque visual, intuitivo y orientado a la práctica.

Una vez dominados los fundamentos, profundizaremos en la teoría detrás de Twin Delayed DDPG (TD3). Analizarás paso a paso cómo interactúan el actor y el crítico, por qué el doble crítico mejora la estabilidad del entrenamiento y cómo las diferentes estrategias del algoritmo permiten obtener un aprendizaje más robusto y eficiente en problemas complejos de control.

Finalmente, implementarás TD3 desde cero con PyTorch, desarrollando cada componente mediante ejercicios prácticos y sesiones de programación guiadas. Entrenarás agentes inteligentes en simulaciones avanzadas, como humanoides y robots cuadrúpedos capaces de aprender a caminar y correr de forma autónoma. Además, trabajarás completamente en Google Colab, sin necesidad de instalar software ni configurar entornos, para que puedas centrarte únicamente en aprender y construir modelos de Inteligencia Artificial de alto nivel.