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.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en Pierre (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de aprendizaje automático y investigadores de IA de nivel avanzado que deseen aplicar RLHF para ajustar modelos de IA grandes y mejorar su rendimiento, seguridad y alineación.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos teóricos del RLHF y por qué es esencial en el desarrollo moderno de IA.
• Implementar modelos de recompensa basados en retroalimentación humana para guiar procesos de aprendizaje por refuerzo.
• Ajustar modelos de lenguaje grandes utilizando técnicas de RLHF para alinear las salidas con las preferencias humanas.
• Aplicar mejores prácticas para escalar flujos de trabajo de RLHF en sistemas de IA de grado de producción.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinado a profesionales avanzados que desean profundizar su comprensión del aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones prácticas en el desarrollo de IA utilizando Google Colab.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos principales de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
• Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo utilizando TensorFlow y OpenAI Gym.
• Desarrollar agentes inteligentes que aprendan mediante ensayo y error.
• Optimizar el rendimiento de los agentes usando técnicas avanzadas como Q-learning y redes neuronales profundas (DQN).
• Entrenar agentes en entornos simulados utilizando OpenAI Gym.
• Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.

Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DRL) combina los principios del aprendizaje por refuerzo con arquitecturas de aprendizaje profundo para permitir que los agentes tomen decisiones a través de la interacción con sus entornos. Subyace muchos avances modernos en IA, como vehículos autónomos, control robótico, negociación algorítmica y sistemas de recomendación adaptativos. DRL permite que un agente artificial aprenda estrategias, optimice políticas y tome decisiones autónomas basadas en ensayo y error utilizando el aprendizaje basado en recompensas.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio que deseen aprender y aplicar técnicas de Aprendizaje por Refuerzo Profundo para construir agentes inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas en entornos complejos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las bases teóricas y principios matemáticos del Aprendizaje por Refuerzo.
• Implementar algoritmos clave de RL, incluyendo Q-Learning, Gradientes de Política y métodos Actor-Critic.
• Construir y entrenar agentes de Aprendizaje por Refuerzo Profundo usando TensorFlow o PyTorch.
• Aplicar DRL a aplicaciones del mundo real, como juegos, robótica y optimización de decisiones.
• Solucionar problemas, visualizar y optimizar el rendimiento del entrenamiento usando herramientas modernas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión guiada.
• Ejercicios prácticos e implementaciones prácticas.
• Demostraciones de codificación en vivo y aplicaciones basadas en proyectos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una versión personalizada de este curso (por ejemplo, usando PyTorch en lugar de TensorFlow), por favor contáctenos para hacer los arreglos.

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.