El miércoles 15-06-2022, a las 20:00, tendrá lugar una Open Class del posgrado en Artificial Intelligence with Deep Learning (En linea).
El aprendizaje profundo ha logrado resultados notables en campos como la visión por computador, el reconocimiento del habla o el procesamiento del lenguaje natural. Más recientemente, ha habido avances en el aprendizaje profundo por refuerzo, el cual estudia sistemas que interactúan con su entorno y aprenden a elegir las acciones que mejor funcionan automáticamente. El aprendizaje por refuerzo se utiliza en aplicaciones como la conducción autónoma, la automatización de procesos industriales, los sistemas de recomendación, etc.
En esta charla, Daniel Fojo presentará una introducción al aprendizaje por refuerzo o RL (Reinforcement Learning). La sesión introducirá los principales tipos de algoritmos de aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones. A continuación, se dará una definición formal de los conceptos fundamentales necesarios para entrenar redes neuronales con aprendizaje profundo y de los procesos de decisión de Markov. Por último, se explicarán algunos de los algoritmos más clásicos de aprendizaje por refuerzo, en los que están basados todos los algoritmos de RL profundos.
Esta open class se realizará EN INGLÉS.
El ponente
Daniel Fojo, Machine Learning Engineer at Glovo.
Graduado en Matemáticas e Ingeniería Física por el Centro de Formación Interdisciplinaria Superior (CFIS) y máster en Matemáticas Avanzadas e Ingeniería Matemática. Es también codirector del posgrado en Artificial Intelligence with Deep Learning de la UPC School.
La sesión se hará en línea mediante la herramienta Google Meet.
También puedes seguir la Open Class con tu dispositivo móvil, descargándote la versión correspondiente de la app Google Meet para Android o iOS.
Este acto es abierto y gratuito. Para asistir a este acto es necesario confirmar asistencia a través del formulario "Quiero asistir". Plazas limitadas.
