CONTINGUTS DISPONIBLES!
RESUM:
Aquesta masterclass va parlar sobre la implementació d’agents autònoms per al control òptim mitjançant tècniques d’IA, ML i DRL. A tal efecte mirarem com modelar el repte i l’entorn com un Markov Decision Process (MDP), i la seva resolució mitjançant els principals algorismes de RL com Q-learning i/o els seus derivats.
A més, vam veure com l’ús combinat de tècniques d’aprenentatge per reforç i funcions d’aproximació obtingudes a partir, per exemple, de l’aprenentatge profund ens permet donar resposta a problemes en entorns complexos.
DIA I HORARI:
26 MAIG 2021 | De 16h a 17:30h
FORMAT I IDIOMA:
Online | Català
PONENT:
Nuria Nievas Viñals, Investigadora a Eurecat.
ADREÇADA A:
Persones amb coneixements bàsics d’intel·ligència artificial, analistes de dades o científics de dades amb interès per entendre el funcionament de les tècniques d’aprenentatge per reforç.
L’enfocament serà teòric.
AGENDA:
1. Markov Decision Processes
2. Dynamic Programming
3. Reinforcement Learning
4. Deep-Reinforcement Learning
