Cursos de Aprendizaje por Refuerzo en Cordoba

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Cordoba (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 con instructor en Cordoba (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 Cordoba (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.