Cursos de Aprendizaje por Refuerzo en Tlalnepantla de Baz

Esta formación presencial, impartida por un instructor en Tlalnepantla de Baz (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 Tlalnepantla de Baz (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 Tlalnepantla de Baz (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.