An Open Class is to be held at 08:00 PM on wednesday 15-06-2022 on Postgraduate in Artificial Intelligence with Deep Learning (Online).
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.
The session will take place on-line using Google Meet.
As well, you can follow the Open Class using your mobile device by downloading the corresponding Google Meet application for your Android or iOS.
This event is open and free. To attend, please confirm using the "I Will attend". Limited places.
