CA, Sunnyvale - Downtown Sunnyvale

640 W California Ave Suite 210, Sunnyvale, united states, 94086

El centro de Sunnyvale está ubicado a una cuadra de la estación de tren de Caltrain y proporciona fácil acceso al Central Expressway y a la Autopista 101. Se encuentra a poca distancia a pie del distrito del centro de la ciudad, que cuenta con numerosos restaurantes, tiendas y negocios, así como a un corto viaje en coche del Aeropuerto Internacional de San José.

CA, San Francisco - Golden Gate

75 Broadway, San Francisco , united states, 94111

Con sus fabulosas ventanas arqueadas, la oficina de 75 Broadway, ubicada en el corazón de Jackson Square, está diseñada para impresionar. Situada en Golden Gateway Commons en el segundo piso de este edificio único de estilo campus, tiene vistas a los terrenos verdes del Parque Sydney Walton con los famosos muelles del frente marítimo detrás. Esta envidiable ubicación está a un corto paseo del transporte público y a solo unas cuadras del Embarcadero y del edificio del ferry, así como de una serie de comodidades convenientes.

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Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)

 21 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio que deseen obtener una comprensión integral y habilidades prácticas tanto en Large Language Models (LLMs) como en Reinforcement Learning (RL). Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender los componentes y la funcionalidad de los modelos de transformadores.
  • Optimice y ajuste los LLM para tareas y aplicaciones específicas.
  • Comprender los principios básicos y las metodologías del aprendizaje por refuerzo.
  • Aprenda cómo las técnicas de aprendizaje por refuerzo pueden mejorar el rendimiento de los LLM.
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Reinforcement Learning with Google Colab

 28 Horas
Esta formación en directo dirigida por un instructor en Área de la Bahía de San Francisco (online o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen profundizar en su comprensión del aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones prácticas en el desarrollo de la IA utilizando Google Colab. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender los conceptos básicos de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
  • Implemente modelos de aprendizaje por refuerzo utilizando TensorFlow y OpenAI Gym.
  • Desarrollar agentes inteligentes que aprendan a través de prueba y error.
  • Optimice el rendimiento de los agentes utilizando técnicas avanzadas como Q-learning y redes Q profundas (DQN).
  • Entrena a los agentes en entornos simulados con OpenAI Gimnasio.
  • Implemente modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.
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Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

 14 Horas
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o presencial) está destinada a ingenieros avanzados de aprendizaje automático y investigadores de IA que desean aplicar RLHF para afinar modelos grandes de IA con un rendimiento superior, seguridad y alineación.Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
  • Comprender las bases teóricas del RLHF y por qué es esencial en el desarrollo moderno de IA.
  • Implementar modelos de recompensa basados en la retroalimentación humana para guiar los procesos de aprendizaje por refuerzo.
  • Afinar modelos grandes de lenguaje utilizando técnicas de RLHF para alinear las salidas con las preferencias humanas.
  • Aplicar las mejores prácticas para escalar flujos de trabajo de RLHF en sistemas de IA de producción.
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Aprendizaje de refuerzo profundo con Python

 21 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean aprender los fundamentos de Deep Reinforcement Learning a medida que avanzan en la creación de un agente Deep Learning. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender los conceptos clave detrás de Deep Reinforcement Learning y ser capaz de distinguirlo de Machine Learning.
  • Aplique algoritmos avanzados Reinforcement Learning para resolver problemas del mundo real.
  • Cree un agente Deep Learning.
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Fundamentals of Reinforcement Learning

 21 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de los enfoques tradicionales de aprendizaje automático para enseñar a un programa informático a descubrir cosas (resolver problemas) sin el uso de datos etiquetados y grandes conjuntos de datos. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y aplique las bibliotecas y el lenguaje de programación necesarios para implementar Reinforcement Learning.
  • Cree un agente de software que sea capaz de aprender a través de la retroalimentación en lugar de a través del aprendizaje supervisado.
  • Programe un agente para resolver problemas en los que la toma de decisiones es secuencial y finita.
  • Aplicar el conocimiento para diseñar software que pueda aprender de una manera similar a cómo aprenden los humanos.
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Próximos cursos

Reinforcement Learning with Google Colab

2025-06-30 9:30 am
28 Horas
CA, San Francisco - Golden Gate
$ 5405 (En línea)
$ 7405 (Nuestras oficinas)

Reinforcement Learning with Google Colab

2025-07-14 9:30 am
28 Horas
CA, Sunnyvale - Downtown Sunnyvale
$ 5405 (En línea)
$ 7405 (Nuestras oficinas)

Aprendizaje de refuerzo profundo con Python

2025-07-28 9:30 am
21 Horas
CA, San Francisco - Golden Gate
$ 3330 (En línea)
$ 4830 (Nuestras oficinas)

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Consultoría

Reinforcement Learning Consultoría
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