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Reinforcement Learning
Un curso que es inédito en la región, enseña la familia de técnicas más avanzada de Inteligencia Artificial contemporánea que se encuentra detrás de tecnologías revolucionarias como ChatGPT.
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Temario
Introducción al paradigma, ejemplos, limitaciones, enfoque, historia, Multi Armed Bandits, métodos de resolución de MAB, puntapié a MDP
Repaso de probabilidad, Markov Decision Processes, Markov Chains, Teoremas esenciales de RL, Bellman Operators como contraction mappings. Dynamic Programming
Monte Carlo. On Policy, Off Policy. Temporal Difference Learning. n-step bootstraping.
On/off policy prediction/approximation/control, métodos non DL, memoization. Técnicas para definir un problema, uso de simetrías.
Policy Gradient methods. Deep RL. Progresión de RL a lo largo del tiempo
Transformers, SOTA
Examen - Reinforcement Learning
Modalidad
- Clases asincrónicasPara que avances a tu propio ritmo
- Clases en vivo a demandaPara resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria
- Ejercicios, lecturas y autoevaluacionesEn cada clase
- Campus virtualComo plataforma para tu aprendizaje.
- Foro en DiscordAbierto 24/7
- CertificaciónCon examen final
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Miércoles 8 de Julio
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con Sebastián Mesch Henriques · Licenciado en Psicología con orientación a Neurociencias trabajando en Ciencia de Datos e IA. Cursando una Maestría en IA. Coordinador Académico de Humai e investigador adjunto en el área de las Neurociencias Cognitivas Computacionales
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