Curso online: Python y Machine Learning: de 0 a 100 con RL

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Python y Machine Learning: de 0 a 100 con Reinforcement Learning. Aprende algo nuevo con este curso on line gratuito.

<p>Python y Machine Learning: de 0 a 100 con Reinforcement Learning. </p><p>En estos días de cuarentena vamos a aprovechar para encadenar un curso online con 6 clases, que nos llevaran 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.</p><p>Las tres primeras charlas estan enfocadas a entender Python y las clases siguientes,  estan ya enfocadas en Aprendizaje por Refuerzo.</p><p>Todas las clases tienen una primera parte teórica y una segunda parte práctica que haremos en live.</p><p>El curso será totalmente gratuito y vía online. Se enviará link de acceso al curso online con antelación para poder conectarse.</p><p><strong>AVISO: Iremos subiendo a Youtube los videos de las clases anteriores para que tengáis todos acceso.</strong></p><h3>CLASE 0: Jueves 19 de marzo de 19:00 a 21:00</h3><p><strong>Ponente: Andrés Matesanz</strong></p><ul><li>Instalar Python</li><li>Instalar Anaconda </li><li>Crear un entorno</li><li>¿Qué es un jupyter notebook? 🪐</li><li>¿Qué es Google Colab?</li><li>Conceptos básicos de Python</li><li>Tipos de dato</li><li>Funciones y clases</li></ul><h3>CLASE 1: Martes 24  de marzo de 19:00 a 21:00</h3><p><strong>Explorando Python en profundidad</strong></p><p><strong>Ponente: Joaquín Terrasa</strong></p><ul><li>Fluye en Python</li><li>Versiones</li><li>Ayuda</li><li>Tipado de datos</li><li>Documentacion y manejo de errores</li><li>Programación Funcional</li><li>Funciones anonimas</li><li>MapReduce</li><li>Ciencia de datos</li><li> numpy</li><li> pandas</li><li> visualizacion de datos</li><li> matplotlib</li><li> plotly</li><li> datos abiertos</li></ul><h3>CLASE 2: Viernes 27 de marzo de 19:00 a 21:00</h3><p><strong>Python Avanzado: Introducción a la Computación Numérica</strong></p><p><strong>Ponente: Joaquín Terrasa</strong></p><h2>MODULO RL</h2><h3>CLASE 3: Lunes 30 de marzo de 19:00 a 21:00</h3><p><strong>Introducción a RL</strong></p><p><strong>Ponente: Andrés Matesanz</strong></p><ul><li>Cadenas de Markov</li><li>Procesos de Recompensa de Markov</li><li>Procesos de Decision de Markov</li><li>Escribiendo nuestro primer Entorno</li><li>Descubriendo Gym</li></ul><h3>CLASE 4: Jueves 2 de abril de 19:00 a 21:00</h3><p><strong>Ecuación de Bellman y Q-learning</strong></p><p><strong>Ponente: Andrés Matesanz</strong></p><ul><li>Cadenas de Markov</li><li>Procesos de Recompensa de Markov</li><li>Procesos de Decision de Markov</li><li>Escribiendo nuestro primer Entorno</li><li>Descubriendo Gym</li></ul><h3>CLASE 5: Lunes 6 de abril de 19:00 a 21:00</h3><p><strong>Redes Neuronales y RL</strong></p><p><strong>Ponente: Andrés Matesanz</strong></p><ul><li>Breve introducción al Deep Learning</li><li>Redes neuronales y Reinforcement Learning</li><li>Método Cross-Entropy</li><li>Deep Q-learning</li></ul><h3>Y además... regalazo para todos los asistentes: </h3><p><strong>30 días de acceso a todos los contenidos de la plataforma eLearning de O'Reilly.</strong></p><p><strong>Descuento del 10% para acceder a cursos presenciales o live web SAS.</strong></p><p><strong>**Los premios no son acumulables por cada clase del curso, se recibirán sólo una vez por participante. </strong></p><h2>PONENTES</h2><p><strong>Andrés Matesanz</strong></p><p>Andrés trabaja actualmente como Computer Vision Developer en el proyecto Smart Campus I de la Universidad de Málaga mientras cursa el máster Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial.</p><p><strong>Joaquín Terrasa</strong></p><p>Actualmente se encuentra terminando una licenciatura en Ciencias de la Computación, también completó un curso en la Universidad Charles de Praga y en la Universidad Politécnica de Cataluña de Barcelona. Un verdadero amante de la música y el deporte, le encanta jugar y desarrollar tecnologías de datos emergentes.</p><h2>ORGANIZAN</h2><p>Malaga AI y Bilbao AI, pertenecen a la red Spain AI, una asociación sin ánimo de lucro, con la finalidad de crear una comunidad colaborativa dentro del ámbito de la Inteligencia Artificial en España. </p><p>Más de 10 ciudades ya y creciendo. Únete a nosotros en <a href="http://www.spain-ai.com" target="_blank" data-msys-clicktrack="0" rel="nofollow noopener noreferrer">spain-ai.com</a> y <a href="https://twitter.com/Spain_AI_" target="_blank" data-msys-clicktrack="0" rel="nofollow noopener noreferrer">@Spain_AI_</a></p><h2>SPONSORS</h2><p>Este curso no sería posible sin la colaboración de nuestros patrocinadores:</p>

<h3><a href="https://www.oreilly.com/pub/cpc/297978" target="_blank" data-msys-clicktrack="0" rel="nofollow noopener noreferrer">O'Reilly</a></h3>

<h3><a href="https://intelygenz.com/" target="_blank" data-msys-clicktrack="0" rel="nofollow noopener noreferrer">Intelygenz</a></h3>

<h3><a href="https://keepler.io/" target="_blank" data-msys-clicktrack="0" rel="nofollow noopener noreferrer">Keepler</a></h3>

<h3><a href="https://www.taiger.com/" target="_blank" data-msys-clicktrack="0" rel="nofollow noopener noreferrer">Taiger</a></h3>

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