Lugar de formación de NobleProg, Ciudad Fort Wayne, IN - Regus – Power Center

Fort Wayne, IN - Regus – Power Center

110 E Wayne St floor 12, Fort Wayne, United States, 46802

El lugar se encuentra convenientemente ubicado en el centro de Fort Wayne, con fácil acceso en coche desde la Interestatal 69 por las salidas de South Clinton Street o Apple Street, que conducen directamente al corredor de Wayne Street. Hay estacionamientos públicos cercanos, así como parquímetros en la calle. Para quienes llegan por aire, el lugar está a aproximadamente 13 millas al noreste del Aeropuerto Internacional de Fort Wayne (FWA), y un viaje en taxi o servicio de transporte compartido toma alrededor de 20 minutos por la I‑69 y Jefferson Boulevard. También hay opciones de transporte público: el sistema de autobuses Citilink cubre el centro de la ciudad con paradas a solo unas cuadras del lugar, cerca de la intersección de Wayne y Clinton Streets.

Descubra nuestros cursos

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

 21 Horas

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Fort Wayne (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 Fort Wayne (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 Fort Wayne (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 Fort Wayne (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 Fort Wayne (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

2025-09-01 9:30 am
28 Horas
Fort Wayne, IN - Regus – Power Center
$ 5405 (en línea)
$ 5405 (Nuestras oficinas)

Reinforcement Learning with Google Colab

2025-09-15 9:30 am
28 Horas
Fort Wayne, IN - Regus – Power Center
$ 5405 (en línea)
$ 5405 (Nuestras oficinas)

Aprendizaje de refuerzo profundo con Python

2025-09-24 9:30 am
21 Horas
Fort Wayne, IN - Regus – Power Center
$ 3330 (en línea)
$ 3330 (Nuestras oficinas)

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Consultoría

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