Tulsa, Ok

100 E 2nd Street, Tulsa, United States, 74103

Accesible por las autopistas I‑444, I‑244 y US‑75. El Aeropuerto Internacional de Tulsa se encuentra a aproximadamente 8 millas. El lugar ofrece opciones de estacionamiento con valet o por cuenta propia y está a poca distancia a pie del transporte público.

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

 21 Horas

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Tulsa (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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Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

 14 Horas

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Tulsa (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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Reinforcement Learning with Google Colab

 28 Horas

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Tulsa (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.
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Aprendizaje de refuerzo profundo con Python

 21 Horas

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Tulsa (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 Tulsa (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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Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)

2025-09-22 9:30 am
21 Horas
Tulsa, Ok
$ 4054 (en línea)
$ 4054 (Nuestras oficinas)

Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

2025-10-06 9:30 am
14 Horas
Tulsa, Ok
$ 2703 (en línea)
$ 2703 (Nuestras oficinas)

Fundamentals of Reinforcement Learning

2025-10-20 9:30 am
21 Horas
Tulsa, Ok
$ 4054 (en línea)
$ 4054 (Nuestras oficinas)

Fundamentals of Reinforcement Learning

2025-11-03 9:30 am
21 Horas
Tulsa, Ok
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$ 4054 (Nuestras oficinas)

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