Name: Clase 3: Python y Machine Learning: de 0 a 100 con Reinforcement Learning
Start: 2020-03-30T19:00:00+02:00
End: 2020-03-30T21:00:00+02:00

❗ Nueva sesión del curso: CLASE 3: Introducción a RL
Para acceder a las clases es necesario inscribirse en eventbrite.
https://www.eventbrite.es/e/entradas-curso-online-python-y-machine-learning-de-0-a-100-con-rl-101306049120 (apúntate en este mismo link a las clases 4 y 5).

❗ El link para conectarse al curso se recibirá en un correo de eventbrite unos momentos antes del comienzo de la clase. Asegúrate de revisar tu spam y si no escríbenos por privado.

❗Los videos de las clases anteriores están disponibles en nuestro canal: https://www.youtube.com/channel/UCmTK9Sn40ie9cPH3Ak18gZA Suscríbete para no perderte ninguno.

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En estos días de cuarentena vamos a aprovechar para encadenar un curso online que nos lleven desde lo más básico en Python (clase 0 enfocada a aquellos que no tienen nada de conocimiento previo) hasta entender las bases de una de las ramas más prometedoras del Machine Learning: El aprendizaje por refuerzo.

El contenido de las clases será el siguiente, y cualquiera puede incorporarse al curso en cualquiera de ellas. Ten en cuenta que algunos bloques son complejos o extensos, por lo que los enfocamos con vista a usar estos conocimientos en Aprendizaje por Refuerzo.

Todas las clases tienen una primera parte teórica y una segunda parte práctica que haremos en live.

CLASE 0: Ponente: Andrés Matesanz
Disponible el vídeo en nuestro canal (ver link arriba)

- Instalar Python
- Instalar Anaconda 🐍
- Crear un entorno
- ¿Qué es un jupyter notebook? 🪐
- ¿Qué es Google Colab?
- Conceptos básicos de python
- Tipos de dato
- Funciones y clases

CLASE 1: Ponente: Joaquín Terrasa
Disponible el vídeo en nuestro canal (ver link arriba)

- Fluye en Python
- Versiones
- Ayuda
- Tipado de datos
- Documentación y manejo de errores
- Programación Funcional
- Funciones anónimas
- MapReduce
- Ciencia de datos
- numpy
- pandas
- visualización de datos
- datos abiertos

CLASE 2: Ponente: Joaquín Terrasa
Python Avanzado: Introducción a la Computación Numérica.
Disponible el vídeo en nuestro canal (ver link arriba)

--------MODULO RL---------

CLASE 3: Lunes 30 de marzo de 19:00 a 21:00
Introducción a RL
Ponente: Andrés Matesanz

- Cadenas de Markov
- Procesos de Recompensa de Markov
- Procesos de Decision de Markov
- Escribiendo nuestro primer Entorno
- Descubriendo Gym

CLASE 4: Jueves 2 de abril de 19:00 a 21:00
Ecuación de Bellman y Q-learning
Ponente: Andrés Matesanz

- Cadenas de Markov
- Procesos de Recompensa de Markov
- Procesos de Decisión de Markov
- Escribiendo nuestro primer Entorno
- Descubriendo Gym

CLASE 5: Lunes 6 de abril de 19:00 a 21:00
Redes Neuronales y RL
Ponente: Andrés Matesanz

- Breve introducción al Deep Learning
- Redes neuronales y Reinforcement Learning
- Método Cross-Entropy
- Deep Q-learning

El método de enseñanza será totalmente gratuito y vía online.
Todas las clases tienen una primera parte teórica y una segunda parte práctica que haremos en live.

🎁 Tendremos sorpresas para todos los asistentes a través de los nuevos patrocinadores de Spain AI! Estate atento, iremos desvelando más detalles a lo largo del curso...

Spain AI

Elena Molinaro

Valencia AI group [Spain AI]

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