Compartir

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.

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.

Programa

1. Markov Decision Processes
2. Dynamic Programming
3. Reinforcement Learning
4. Deep-Reinforcement Learning

Masterclass impartida per Eurecat (core partner de CIDAI)

Impartit per:

Nuria Nievas Viñals
Investigadora a Eurecat
CIDAI