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¡CONTENIDOS DISPONIBLES!

RESUMEN:

Los desarrollos de la última década en herramientas de big data cómo son el deep learning, ha generalizado el uso de estos hasta el punto de que ocupa buena parte del espacio del tratamiento de datos. Sin embargo, estos métodos parten de una disponibilidad de gran cantidad de datos fiables y no sesgados. ¿Pero qué pasa cuando tenemos pocos datos y con muchos campos?

En esta charla, se hablará de cómo en algunos campos como la IA y la robótica se puede aprender con pocos datos. Métodos como el aprendizaje por refuerzo, reducción de dimensionalidad y representaciones de datos que no descartan información son claves para obtener buenos modelos.

DÍA Y HORARIO:

2 DICIEMBRE 2022 | 10h a 11.30h

MODERA LA SESIÓN:

  • Meritxell Bassolas, AI Program Coordinator, CVC

PONENTE:

  • Adrià Colomé Figueras, investigador postdoctoral, Institut de Robòtica i Informàtica Industrial (IRI).
    Adrià Colomé es licenciado en matemáticas e ingeniero industrial superior por la UPC. Realizó su doctorado en aprendizaje por refuerzo aplicado a la manipulación robótica y hoy en día se dedica a la manipulación robótica de objetos deformables, la interacción segura entre humanos y robots, o la motricidad robótica en general.

IDIOMA I FORMATO DE LA MASTERCLASS:

Catalán | Virtual

AGENDA:

  • Aprendizaje y ajuste de modelos de regresión con pocos datos
  • Aprendizaje por refuerzo
  • Reducción de dimensionalidad en datos
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