[Lcefiec] [FCEyN] Aprendizaje por Refuerzos (materia corta)

[Secretaria Academica DC]

 El martes 29 de mayo comienza el curso "Aprendizaje por Refuerzos", a
 cargo de Carlos "Greg" Diuk, como parte del programa de profesores
 visitantes del DC. Para gente que no es del DC y duda sobre los
 prerrequisitos o el estilo que va a tener el curso, no duden en
 contactar a Greg directamente a cdiuk at princeton.edu.

 Breve descripción del curso:
 Aprendizaje por refuerzos (AR, o RL en inglés) es un sub-área dentro
 de aprendizaje automático que estudia cómo un agente (un animal,
 humano, robot o programa) aprende mediante interacción directa con su
 ambiente, sin la intervención de un supervisor que le dice qué tiene
 que hacer. La disciplina nació a fines de los años ’80 inspirada en
 antiguos modelos de aprendizaje provenientes de la psicología,
 principalmente de los estudios sobe condicionamiento Pavloviano e
 instrumental. Su desarrollo desde las Ciencias de la Computación en
 los '90 llevó a importantes avances teóricos y aplicaciones en
 robótica, optimización y en juegos como el Backgammon y el Go. En los
 últimos 15 años, AR computacional también ha producido una revolución
 en neurociencia, en las áreas de aprendizaje y toma de decisiones. En
 este curso estudiaremos el formalismo de AR computacional y los
 algoritmos más importantes, contextualizándolo desde sus orígenes en
 psicología hasta el rol que cumple hoy en los estudios sobre
 aprendizaje en el cerebro.

 Puntaje: 2 puntos para la Licenciatura; 2 puntos para el Doctorado (en 
 trámite).

 Carga horaria: Clases teórico/prácticas, 10 horas semanales, 4 semanas.

 Horario: Martes y jueves de 13 a 17h (laboratorio 5 del DC);
 consultas de 17 a 18h.

 Forma de evaluación: Trabajo práctico; exámenes parcial y final.

 Materias correlativas: Algoritmos y Estructuras de Datos 2.

 Inscripción: Por mail, escribiendo a dcosta (at) dc.uba.ar.

 Para ver el programa completo y más información:
 http://www.dc.uba.ar/aca/profvisit/aprendizaje-por-refuerzos

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 Secretaría Académica
 Departamento de Computación
 Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
 Universidad de Buenos Aires
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