Cursos de Aprendizaje por Refuerzo en Tijuana

Esta formación presencial, impartida por un instructor en Tijuana (en línea o in situ), está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio que desean adquirir una comprensión integral y habilidades prácticas tanto en modelos de lenguaje grande (LLM) como en aprendizaje por refuerzo (RL).

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los componentes y la funcionalidad de los modelos de transformador.
• Optimizar y ajustar los LLM para tareas y aplicaciones específicas.
• Conocer los principios y metodologías centrales del aprendizaje por refuerzo.
• Aprender cómo las técnicas de aprendizaje por refuerzo pueden mejorar el rendimiento de los LLM.

Esta formación en vivo con instructor en Tijuana (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático y investigadores de IA de nivel avanzado que deseen aplicar RLHF para ajustar grandes modelos de IA, mejorando su rendimiento, seguridad y alineación.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las bases teóricas de RLHF y por qué es esencial en el desarrollo moderno de la IA.
• Implementar modelos de recompensa basados en la retroalimentación humana para guiar los procesos de aprendizaje por refuerzo.
• Realizar el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes mediante técnicas de RLHF, alineando las salidas con las preferencias humanas.
• Aplicar las mejores prácticas para escalar flujos de trabajo de RLHF en sistemas de producción de nivel profesional.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Tijuana (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen profundizar su comprensión del aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones prácticas en el desarrollo de IA utilizando Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales 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 mediante técnicas avanzadas como Q-learning y redes neuronales profundas Q (DQN).
• Entrenar agentes en entornos simulados utilizando OpenAI Gym.
• Desplegar modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.