🏋️Introduction to RL

👥 Expositores:

• 👤 Fabian Perez
• 👤 Paula Uzcátegui

📑 Material de apoyo:

La presentacion se hizo basado en el articulo de karpathy de introduccion a RL y en multiples fuentes externas

• 📊 Diapositivas: Ver presentación
• 📜 Blog: Link
• 💻 Video Externo: Enlace a Youtube

🎯 Objetivos

📢 ¿Por qué es importante este tema?

✅ Introducir los conceptos básicos de Reinforcement Learning (RL).
✅ Comprender la estructura y funcionamiento del semillero.
✅ Identificar aplicaciones clave de RL en Computer Vision.

📊 Resultados Esperados

📍 Al finalizar la sesión, se espera:

🔹 Entender los principios fundamentales del RL.
🔹 Familiarizarse con terminología y conceptos clave.
🔹 Establecer una base para futuros estudios y proyectos en RL.

⚙️ Metodología

📖 Temas tratados en la sesión:

📌 Definición y motivación del RL.
📌 Elementos básicos y definiciones matematicas: Agentes, Entorno, Recompensas.
📌 Ejemplos y aplicaciones en visión por computadora.

📚 Referencias

📖 Recursos clave para profundizar en RL:

🔹 📘 OpenAI Gym
🔹 📘 Deep Reinforcement Learning