Introducción al aprendizaje profundo por refuerzo (DRL)

Descripción

Introducción al aprendizaje profundo por refuerzo (DRL).  Conceptos teóricos fundamentales del DRL. Se trabaja sobre ejercicios prácticos con TensorFlow, PyTorch, Stable Baselines, etc. Se muestra el framework ML-Agents de Unity para ver la aplicabilidad del DRL en el contexto de las simulaciones y videojuegos.

Objetivos

- Introducir al participante al DRL. - Conocer las herramientas y librerías más ampliamente usadas en el DRL. - Discusión sobre los hiperparámetros más relevantes en el DRL. - Desarrollo e implementación de modelos de DRL en TensorFlow, PyTorch y/o ML-Agents.

Contenidos

- Estudio de los fundamentos teóricos que sustentan al aprendizaje profundo por refuerzo. - Instalación de librerías y herramientas. - Familiarizarse con las herremientas y librerías. - Implementación de varios modelos de DRL. - Aprender a mostrar e interpretar los resultados con TensorBoard.

Digital Innovation Hubs

Tech4E

  • Sitio web
  • Duración: 1-3 días
  • Fecha: Siempre disponible
  • Tecnología: Inteligencia artificial
  • Canal: Cara a cara, En línea

Tecnología

  • Inteligencia artificial

Técnica

  • Conferencia
  • Ejercicios prácticos
  • Sesión práctica en laboratorio

Canal

  • Cara a cara
  • En línea

Ciclo Absorción Tecnología

  • Actualizaciones de Configuración o implantación
  • Conciencia Tecnológica
  • Configuración
  • Implementación
  • Operación

Grupo objetivo

  • Ingenieros
  • Operadores

Nivel de instrucción

  • Intermedio
  • Fundación

Sector

  • Imformática
  • Investigación y Desarrollo

Nivel Educativo

  • Formación profesional
  • Master

Capacidad

  • 10 a 20

Paises en donde está disponible

España

Ciudades donde tiene lugar

Cáceres

Idiomas en los que está disponible

Español, Inglés

SUBIR