Curso de Fundamentals of Reinforcement Learning

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (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.

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

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

• Comprender los conceptos básicos de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
• Implemente modelos de aprendizaje por refuerzo utilizando TensorFlow y OpenAI Gym.
• Desarrollar agentes inteligentes que aprendan a través de prueba y error.
• Optimice el rendimiento de los agentes utilizando técnicas avanzadas como Q-learning y redes Q profundas (DQN).
• Entrena a los agentes en entornos simulados con OpenAI Gimnasio.
• Implemente modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.