Cursos de Reinforcement Learning en Pierre

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (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.

Esta formación en directo dirigida por un instructor en Pierre (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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (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.