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.
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.
Las tres primeras charlas estan enfocadas a entender Python y las clases siguientes, estan ya enfocadas en Aprendizaje por Refuerzo.
Todas las clases tienen una primera parte teórica y una segunda parte práctica que haremos en live.
El curso será totalmente gratuito y vía online. Se enviará link de acceso al curso online con antelación para poder conectarse.
AVISO: Iremos subiendo a Youtube los videos de las clases anteriores para que tengáis todos acceso.
CLASE 0: Jueves 19 de marzo de 19:00 a 21:00
Ponente: Andrés Matesanz
- 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: Martes 24 de marzo de 19:00 a 21:00
Explorando Python en profundidad
Ponente: Joaquín Terrasa
- Fluye en Python
- Versiones
- Ayuda
- Tipado de datos
- Documentacion y manejo de errores
- Programación Funcional
- Funciones anonimas
- MapReduce
- Ciencia de datos
- numpy
- pandas
- visualizacion de datos
- matplotlib
- plotly
- datos abiertos
CLASE 2: Viernes 27 de marzo de 19:00 a 21:00
Python Avanzado: Introducción a la Computación Numérica
Ponente: Joaquín Terrasa
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 Decision 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
Y además... regalazo para todos los asistentes:
30 días de acceso a todos los contenidos de la plataforma eLearning de O'Reilly.
Descuento del 10% para acceder a cursos presenciales o live web SAS.
**Los premios no son acumulables por cada clase del curso, se recibirán sólo una vez por participante.
PONENTES
Andrés Matesanz
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.
Joaquín Terrasa
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.
ORGANIZAN
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.
Más de 10 ciudades ya y creciendo. Únete a nosotros en spain-ai.com y @Spain_AI_
SPONSORS
Este curso no sería posible sin la colaboración de nuestros patrocinadores:
