Introduction to (deep) reinforcement learning
Jorge del Val Santos (BEEVA)
El "Reinforcement Learning" es un área del machine learning y la inteligencia artificial que trata con agentes que aprenden y se adaptan dinámicamente a un entorno incierto en base a su experiencia. Has oído hablar de los recientes éxitos de Google Deep Mind? Programas que aprenden automáticamente a jugar a Atari usando sólo los pixeles, o ganar al campeón mundial de "Go" varias veces. El aprendizaje por refuerzo está en la frontera de las matemáticas aplicadas y la inteligencia artificial, siendo un campo de investigación extremadamente activo y profundo.
En esta charla revisaremos brevemente, de una forma accesible, los fundamentos matemáticos y algorítmicos para entender cómo o por qué funcionan estas técnicas. También veremos algunas implementaciones y ejemplos en Python y discutiremos brevemente la aproximación funcional por medio de redes neuronales profundas.
Viernes 10/02/2017
17:15 - 18:00
Track 1
Salón de Grados
Más información
Es inevitable tratar este tema sin matemáticas, por lo que se recomienda un dominio básico de álgebra lineal y análisis numérico para sacar el máximo partido a la charla, aunque no es imprescindible.
Sobre el ponente
Jorge del Val Santos (BEEVA)
Jorge del Val trabaja actualmente como investigador tecnológico en BEEVA como parte del centro de innovación de BBVA. También colabora a tiempo parcial en la UPM desde 2014, teniendo publicaciones científicas en conferencias internacionales en temas relacionados. Su principal campo es el de las matemáticas aplicadas a machine learning, inteligencia artificial y sistemas multi-agente.
Es graduado en ingeniería de telecomunicación por la UPM, máster en matemáticas aplicadas por la UCM, y graduado parcial en Física por la UNED.
