[general_dat] Materia optativa: Introducción al aprendizaje por refuerzos.

[Pablo Groisman]

En el cuarto bimestre de 2025 Matthieu Jonckheere
<https://matthieujonckheere.blogspot.com/>  dictará la materia optativa

Introducción al aprendizaje por refuerzos.

Esta materia está dirigida a alumnos de las carreras de Matemática,
Computación y Ciencias de Datos (licenciatura y doctorado). Desde ya que
otros estudiantes son también bienvenidos.

Se requiere haber cursado previamente Probabilidades y Estadística (M o C)
/ Probabilidad (LCD) o similar.

El objetivo principal del curso es dar una formación en técnicas de
modelado estocástico y aprendizaje automático para la toma de decisiones
secuenciales, comenzando con *nociones fundamentales de probabilidad,
cadenas y procesos de Markov y * *programación dinámica* para llegar hacia
métodos *"model-free"*, enseñando técnicas para lograr un *equilibrio
óptimo entre exploración y explotación. *Finalmente, cubre estrategias para
escalar a *espacios de estados grandes*, mediante la *aproximación de
funciones de valor y políticas*, utilizando métodos de aproximación
paramétricos.

Varios trabajos prácticos en Python completan las clases teóricas.

En el siguiente link
<https://matthieujonckheere.blogspot.com/p/procesos-markovianos-para-aprendizaje.html>
pueden encontrar la página web de la materia con información relevante
(incluye programa y bibliografía).

La duración de la materia es de tres semanas (24hs) y se dictará dos veces
por semana (4 hs teóricas + 4 hs prácticas) del  15 de Octubre al 7 de
noviembre. Los horarios se determinarán en función de las respuestas
recibidas por parte de los/as interesados/as.

Interesado/as en cursar la materia, por favor completar el siguiente
formulario <http://formulario.>. Es importante que lo completen porque por
ahora esta es la única vía para inscribirse ya que la materia no figura en
SIU aún.

Por consultas, pueden escribirme a mi o a Matthieu al correo
matthieu.jonckheere at laas.fr

Saludos!