Reinforcement Learning

Temario

A. Fundamentos matemáticos

1. Stochastic Gradient Descent

2. Cadenas de Markov

3. Markov Decision processes

4. Dynamic programming

5. Ecuaciones de Bellman

B. Método Monte Carlo y Machine Learning ​

1. Predicción de Monte Carlo

2. Control de Monte Carlo
3. Métodos de Monte Carlo y Cadenas de Markov: aplicación a la localización de Robots.

Reinforcement Learning

A. Introducción: reward based problems

B. Funciones de Retorno, Policy y Value

C. Métodos Tabulares
D. Aplicaciones

E. Deep y Reinforcement Learning

+52 1 55 59957954

The Pool, CDMX, México.

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