Los cursos de capacitación de aprendizaje por refuerzo en vivo, en línea o en el sitio, dirigidos por un instructor, demuestran a través de prácticas prácticas interactivas cómo crear e implementar un sistema de aprendizaje por refuerzo. El entrenamiento de aprendizaje por refuerzo está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento en vivo en el sitio". El entrenamiento en vivo en línea (también conocido como "entrenamiento remoto en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. El entrenamiento en vivo en el sitio se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Argentina o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Argentina. NobleProg: su proveedor local de capacitación
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Testimonios
Los ejemplos que nos ponía.
JONATHAN MARIANO, si
Curso: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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los experimentos
JONATHAN MARIANO, si
Curso: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Los ejercicios y ejemplos expuestos.
Marcos - JONATHAN MARIANO, si
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Los temas de Machine Lerning.
Víctor Edgar - JONATHAN MARIANO, si
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La actitud del.profe
Ivonne Guadalupe Avendaño Hernandez - JONATHAN MARIANO, si
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Los conceptos enseñados fueron claros, prácticos y ayudan mucho en hacerse una idea de como utilizar este tema de IA & ML
Miguel - JONATHAN MARIANO, si
Curso: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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La experiencia y conocimientos del instructor.
SERGIO BRAVO - JONATHAN MARIANO, si
Curso: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Quizá algo de practica.
Hilario García - JONATHAN MARIANO, si
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uno de las practicas
JONATHAN MARIANO, si
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El conocimiento y manejo del tema del instructor
Zaira N. - JONATHAN MARIANO, si
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lo innovador porque es algo que ya lo estamos viviendo.
jesus isaias - JONATHAN MARIANO, si
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Algunos de nuestros clientes
Programa del curso Reinforcement Learning
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
21 horas
This instructor-led, live training in Argentina (online or onsite) is aimed at developers and data scientists who wish to learn the fundamentals of Deep Reinforcement Learning as they step through the creation of a Deep Learning Agent.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning.
- Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems.
- Build a Deep Learning Agent.
21 horas
Reinforcement Learning (RL) es una área de inteligencia artificial (AI) utilizada para construir sistemas autónomos (es decir, un "agent") que aprenden interactando con su entorno para resolver un problema. RL tiene aplicaciones en áreas como la robótica, el juego, la modelización del consumidor, la salud, la gestión de la cadena de suministro, y más.
Este entrenamiento dirigido por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a científicos de datos que desean crear y implementar un sistema, capaz de tomar decisiones y resolver problemas del mundo real dentro de una organización.
Al final de este curso, los participantes podrán:
-
Comprender las relaciones y diferencias entre Reinforcement Learning y el aprendizaje mecánico, el aprendizaje profundo, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.
Analizar un problema del mundo real y redefinirlo como Reinforcement Learning problema.
Implementar una solución a un problema del mundo real utilizando Reinforcement Learning.
Comprender los diferentes algoritmos disponibles en Reinforcement Learning y seleccionar el más adecuado para el problema en la mano.
-
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
-
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
21 horas
Reinforcement Learning (RL) es una técnica de aprendizaje de máquina en la que un programa informático (agente) aprende a comportarse en un entorno realizando las acciones y recibiendo comentarios sobre los resultados de las acciones. Para cada buena acción, el agente recibe feedback positivo, y para cada mala acción, el agente recibe feedback negativo (penaltia).
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a científicos de datos que desean ir más allá de los enfoques tradicionales de aprendizaje de máquina para enseñar un programa informático para descubrir las cosas (solución de problemas) sin el uso de datos etiquetados y grandes conjuntos de datos.
Al final de este curso, los participantes podrán:
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Instalar y aplicar las bibliotecas y el lenguaje de programación necesarios para implementar Reinforcement Learning.
Crea un agente de software que sea capaz de aprender a través de los comentarios en lugar de a través de la aprendizaje supervisada.
Programar un agente para resolver problemas en los que la toma de decisiones es secuencial y finita.
Aplique el conocimiento a diseñar software que puede aprender de una manera similar a la de cómo los humanos aprenden.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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Fundamentals of Reinforcement Learning
2023-11-24 09:30
21 horas
Reinforcement Learning with Java
2023-12-08 09:30
21 horas
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2023-12-22 09:30
21 horas
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