Lecturas o videos requeridos

Tema 7. Aprendizaje profundo en producción

Lecturas

• Para conocer más sobre aprendizaje profundo en la producción, te recomendamos leer:
  Google Cloud. (2019). MLOps: canalizaciones de automatización y entrega continua en el aprendizaje automático. Recuperado de https://cloud.google.com/architecture/mlops-continuous-delivery-and-automation-pipelines-in-machine-learning

Videos

• Para conocer más sobre aprendizaje profundo en la producción, te recomendamos revisar el siguiente video:
  AICamp. (2021, 7 de octubre). Machine Learning Lifecycle From Basics to Production [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=vhGdk0mb2Ts



• Para conocer más sobre aprendizaje profundo en la producción, te recomendamos revisar el siguiente video:
  Databricks. (2018, 10 de octubre). MLflow: Infrastructure for a Complete Machine Learning Life Cycle with Mani Parkhe & Tomas Nykod [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=wb-ZxtIwSTA

Tema 8. Aprendizaje por refuerzo profundo

Lecturas

• Para conocer más sobre aprendizaje por refuerzo profundo, te recomendamos leer:
  François-Lavet, V., Henderson, P., Islam, R., Pineau, B., y Pineau, J. (2018). An Introduction to Deep Reinforcement Learning. Foundations and Trends in Machine Learning, 11(3-4). Recuperado de https://arxiv.org/pdf/1811.12560.pdf

Videos

• Para conocer más sobre Aprendizaje por refuerzoprofundo, te recomendamos revisar el siguiente video:
  DeepMind. (2020, 13 de marzo). AlphaGo - The Movie | Full award-winning documentary [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=WXuK6gekU1Y



• Para conocer más sobre A1rendizaje por refuerzo profundo,  te recomendamos revisar el siguiente video:
  freeCodeCamp.org. (2019, 16 de julio). Deep Reinforcement Learning in Python Tutorial - A Course on How to Implement Deep Learning Papers [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=GJJc1t0rtSU