Los cursos de formación en vivo, dirigidos por un instructor, en formato presencial u online sobre Aprendizaje por refuerzo, demuestran a través de la práctica interactiva y de experiencia práctica (hands-on) cómo crear e implementar un sistema de Aprendizaje por refuerzo.
La formación en Aprendizaje por refuerzo está disponible como "formación en vivo online" o "formación en vivo presencial". La formación en vivo online (también conocida como "formación en vivo remota") se lleva a cabo mediante un escritorio remoto interactivo. La formación en vivo presencial se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Lima o en los centros de formación corporativa de NobleProg en Lima.
NobleProg -- Tu proveedor local de formación
Lima - Edificio Tempus San Isidro
Av. Santo Toribio 115, Lima, Perú, 27
Edificio Tempus es un edificio clase A completamente nuevo, situado estratégicamente en la esquina de la Av. Víctor Belaunde y Av. San Toribio, en el corazón de San Isidro. Contamos con gran capacidad de estacionamientos. Este centro se encuentra a unos 300 metros de distancia de nuestro centro de negocios ubicado en el Centro Empresarial Real Seis.
Lima - Miguel Grau
Av. Almte. Miguel Grau 709 Lima , Lima, Perú, 15063
Amplía los horizontes de tu negocio con un espacio de trabajo en Barranco, uno de los 43 distritos de Lima, que cuenta con una excelente conectividad a sus alrededores. Disfruta de un desplazamiento sin esfuerzo hacia tu oficina a través de las paradas de autobús Avenida Almirante Miguel Grau S/N y Bulevar - Embarque Sur 2.
Esta formación en vivo dirigida por instructores en Lima (en línea o presencial) 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 transformadores.
Optimizar y ajustar finamente LLM para tareas y aplicaciones específicas.
Comprender los principios y metodologías fundamentales del aprendizaje por refuerzo.
Aprender cómo las técnicas de aprendizaje por refuerzo pueden mejorar el rendimiento de los LLM.
Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de machine learning e investigadores de IA de nivel avanzado que desean aplicar RLHF para ajustar grandes modelos de IA con el fin de obtener un mejor rendimiento, seguridad y alineación.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
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 los procesos de aprendizaje por refuerzo.
Ajustar grandes modelos 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 hacia sistemas de IA de grado de producción.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Lima (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 podrán:
Comprender los conceptos básicos 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 utilizando técnicas avanzadas como Q-learning y redes neuronales profundas Q (DQNs).
Entrenar agentes en entornos simulados utilizando OpenAI Gym.
Desplegar modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.
Esta capacitación guiada por un instructor en Lima cubre los fundamentos teóricos y la implementación práctica del Aprendizaje por Refuerzo Profundo utilizando Python. Los participantes construirán y entrenarán agentes DRL con TensorFlow o PyTorch, aplicando algoritmos clave como DQN y PPO para resolver problemas complejos del mundo real.
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