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Un agente de IA embodimentado es un sistema inteligente que percibe, interpreta e interactúa con su entorno a través de un cuerpo físico o virtual. Descubre cómo estos agentes operan en robótica y simulaciones digitales, realizando tareas que requieren percepción, razonamiento y acción.
El Aprendizaje por Refuerzo (RL) es un método de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático donde un agente aprende a tomar decisiones realizando acciones y recibiendo retroalimentación. La retroalimentación, en forma de recompensas o penalizaciones, guía al agente para mejorar su desempeño con el tiempo. RL se utiliza ampliamente en videojuegos, robótica, finanzas, salud y vehículos autónomos.
