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Semestre 2
Ensenyaments teòrics
| 15 | 0 |
| Hores presencials | Hores no presencials |
Tutories
| 15 | 0 |
| Hores presencials | Hores no presencials |
Treball personal
| 0 | 32,5 |
| Hores presencials | Hores no presencials |
CE1 - Poseer y comprender conocimiento científico y técnico profundo de Ingeniería Robótica y poder utilizar este conocimiento de manera efectiva.
CE2 - Dominar las técnicas modernas en el diseño y desarrollo de la IA y utilizar ese conocimiento de manera efectiva.
CG1 - Trabajar de manera independiente y en equipos multidisciplinarios, interactuar eficazmente con los especialistas y tomar iniciativas cuando sea necesario.
CG4 - Capacidad para la organización y planificación de proyectos en el ámbito de la robótica marina.
CG5 - Capacidad para aplicar los conocimientos en la práctica.
- Tener una visión amplia de los métodos más importantes de vanguardia.
- Reconocer las fortalezas y debilidades de diferentes métodos.
- Integrar métodos de aprendizaje por Deep Reinforcement Learning en librerías de terceros.
- Implementar métodos básicos de aprendizaje por Deep Reinforcement Learning.
- Comprender los desafíos actuales en el campo del Aprendizaje de refuerzo.
- Analizar y debatir los métodos de aprendizaje por Deep Reinforcement Learning.