Aprendizaje de refuerzo profundo con Python

Este curso abarca la IA (con énfasis en el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo) en la industria automotriz. Ayuda a determinar qué tecnología puede utilizarse (potencialmente) en múltiples situaciones de un automóvil: desde automatizaciones simples y reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónomas.

Al explorar los fundamentos de la inteligencia artificial, se revela cómo la tecnología inteligente transforma la estrategia digital, la automatización y la toma de decisiones en las operaciones empresariales. Examina conceptos centrales que abarcan la historia de la IA, marcos de resolución de problemas, representación del conocimiento, razonamiento bajo incertidumbre y paradigmas de aprendizaje automático, junto con comunicación, percepción y acción autónoma. Orienta a ejecutivos y arquitectos para evaluar oportunidades de transformación impulsadas por IA, analizar tendencias emergentes en tecnología e integrar soluciones inteligentes prácticas que aceleren la agilidad empresarial.

La Red Neuronal Artificial es un modelo computacional de datos utilizado en el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) capaces de realizar tareas «inteligentes». Las Redes Neuronales se emplean comúnmente en aplicaciones de Aprendizaje Automático (AA), que constituyen una de las implementaciones de la IA. El Aprendizaje Profundo es un subconjunto del AA.

Inteligencia Artificial aplicada desde cero en Python dota a los programadores y analistas de datos con las técnicas fundamentales para construir soluciones de aprendizaje automático desde sus bases utilizando Python. Cubre los principios centrales del aprendizaje supervisado (clasificación y regresión), el aprendizaje no supervisado (agrupamiento y detección de anomalías) y las arquitecturas avanzadas de redes neuronales. Examina métodos probados para trabajar con scikit-learn, Apache Spark MLlib y Jupyter notebooks en el desarrollo práctico de IA. Ayuda a los profesionales a implementar modelos de ML prácticos, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados para la resolución de problemas del mundo real.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Argentina (en línea o en las instalaciones) ofrece una introducción al campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Se abordan aplicaciones prácticas en estadística, ciencias de la computación, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar métodos estadísticos fundamentales al reconocimiento de patrones.
• Utilizar modelos clave como redes neuronales y métodos de núcleo para el análisis de datos.
• Implementar técnicas avanzadas para resolver problemas complejos.
• Mejorar la precisión de las predicciones combinando diferentes modelos.

Esta capacitación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático y pesquisadores de IA de nivel avanzado que desean aplicar RLHF para ajustar grandes modelos de IA con el fin de lograr un rendimiento superior, mayor seguridad y alineación.

Al finalizar esta capacitación, 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 retorno humano para guiar los procesos de aprendizaje por refuerzo.
• Ajustar modelos de lenguaje grandes 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 grado productivo.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Argentina (presencial o en línea) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio que deseen adquirir una comprensión integral y habilidades prácticas tanto en Modelos de Lenguaje Grande (LLM) como en Aprendizaje por Refuerzo (RL).

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los componentes y la funcionalidad de los modelos transformer.
• Optimizar y ajustar finamente (fine-tune) LLM para tareas y aplicaciones específicas.
• Comprender los principios fundamentales y las metodologías del aprendizaje por refuerzo.
• Aprender cómo las técnicas de aprendizaje por refuerzo pueden mejorar el rendimiento de los LLM.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o en las instalaciones) 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 capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos centrales de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
• Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo utilizando TensorFlow y OpenAI Gym.
• Desarrollar agentes inteligentes que aprenden mediante ensayo y error.
• Optimizar el rendimiento de los agentes utilizando técnicas avanzadas como Q-learning y redes neuronales profundas (DQNs).
• Entrenar agentes en entornos simulados utilizando OpenAI Gym.
• Desplegar modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.

Este curso comienza brindándote conocimiento conceptual sobre redes neuronales y, en general, sobre algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial profunda (algoritmos y aplicaciones).

La Parte 1 (40%) de esta capacitación se centra más en los fundamentos, pero te ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

La Parte 2 (20%) de esta capacitación introduce Theano, una biblioteca de Python que facilita la escritura de modelos de inteligencia artificial profunda.

La Parte 3 (40%) de la capacitación se basará extensamente en TensorFlow, la API de la biblioteca de código abierto de Google para Inteligencia Artificial Profunda. Los ejemplos y las actividades prácticas se realizarán todos en TensorFlow.

Público objetivo

Este curso está destinado a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de inteligencia artificial profunda.

Después de completar este curso, los asistentes:

• tendrán una buena comprensión sobre redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN
• comprenderán la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow
• podrán realizar tareas de instalación, entorno de producción, arquitectura y configuración
• serán capaces de evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo
• podrán implementar características de nivel de producción como entrenar modelos, construir grafos y registrar logs

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen explorar las técnicas más avanzadas de IA Explicable (XAI) para modelos de aprendizaje profundo, con un enfoque en la construcción de sistemas de IA interpretables.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos de la explicabilidad en el aprendizaje profundo.
• Implementar técnicas avanzadas de XAI para redes neuronales.
• Interpretar las decisiones tomadas por los modelos de aprendizaje profundo.
• Evaluar los compromisos entre rendimiento y transparencia.