AR, Little Rock - Regions Center

10800 Financial Centre Pkway #125, Little Rock, united states, 72211

Disfruta de un espacio de trabajo profesional y moderno en la oficina del Regions Center en 400 West Capitol Avenue, en el corazón del centro de Little Rock. El centro está idealmente ubicado fuera de South Broadway, con acceso rápido a la I-630 y al Aeropuerto Nacional Bill y Hillary Clinton. La torre cuenta con una variedad de comodidades en el lugar, incluyendo un banco, una tienda de regalos, una farmacia y más para tu conveniencia. Nuestros clientes pueden disfrutar de comida americana clásica en la cafetería Franke's en el lugar o del entretenimiento social en el Little Rock Club en el piso ático.

AZ, Phoenix - Central Ave Suite 1400

40 North Central Ave, Suite 1400, Pheonix, united states, 85004

El centro está convenientemente ubicado en el centro de Phoenix y a poca distancia a pie de numerosos restaurantes, tiendas y negocios. A solo unos minutos del Metro Light Rail y a 15 minutos en coche del Aeropuerto Internacional de Phoenix Sky Harbor.

Descubra nuestros cursos

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

 21 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Arizona (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 Arizona (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 Arizona (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 Arizona (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 Arizona (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
AZ, Phoenix - Central Ave Suite 1400
$ 5405 (En línea)
$ 7005 (Nuestras oficinas)

Reinforcement Learning with Google Colab

2025-07-14 9:30 am
28 Horas
AR, Little Rock - Regions Center
$ 5405 (En línea)
$ 6845 (Nuestras oficinas)

Aprendizaje de refuerzo profundo con Python

2025-07-28 9:30 am
21 Horas
AZ, Phoenix - Central Ave Suite 1400
$ 3330 (En línea)
$ 4530 (Nuestras oficinas)

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Consultoría

Reinforcement Learning Consultoría
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