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 Bilbao o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Bilbao. NobleProg: su proveedor local de capacitación
Bilbao es un municipio situado en el norte de España, capital de la provincia y territorio histórico de Vizcaya, en la comu...
Bilbao es un municipio situado en el norte de España, capital de la provincia y territorio histórico de Vizcaya, en la comunidad autónoma del País Vasco. La villa de Bilbao es la capital y única localidad del municipio, con 345 141 habitantes.
En la actualidad es una pujante ciudad de servicios,que se encuentra en un proceso de revitalización estética, social y económica liderado por el simbólico Museo Guggenheim Bilbao.
Además de su aeropuerto,Bilbao dispone de una gran y efectiva línea de ferrocarriles y autobuses que circulan por todo el municipio.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bilbao (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 capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bilbao (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen aprender los fundamentos de Deep Reinforcement Learning a medida que avanzan en la creación de un agente de aprendizaje profundo.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender los conceptos clave detrás de Deep Reinforcement Learning y ser capaz de distinguirlo del Machine Learning.
Aplicar algoritmos avanzados Reinforcement Learning para resolver problemas del mundo real.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bilbao (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean crear e implementar un sistema Reinforcement Learning, capaz de tomar decisiones y resolver problemas del mundo real dentro de una organización.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprenda las relaciones y diferencias entre Reinforcement Learning y el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el aprendizaje supervisado y no supervisado.
Analice un problema del mundo real y redefínalo como Reinforcement Learning problema.
Implementación de una solución a un problema del mundo real mediante Reinforcement Learning.
Comprender los diferentes algoritmos disponibles en Reinforcement Learning y seleccionar el más adecuado para el problema en cuestión.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bilbao (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de los enfoques tradicionales de aprendizaje automático para enseñar a un programa informático a descubrir cosas (resolver problemas) sin el uso de datos etiquetados y conjuntos de big data.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instalar y aplicar las librerías y el lenguaje de programación necesarios para implementar Reinforcement Learning.
Cree un agente de software que sea capaz de aprender a través de la retroalimentación en lugar de a través del aprendizaje supervisado.
Programar un agente para resolver problemas en los que la toma de decisiones es secuencial y finita.
Aplicar el conocimiento para diseñar software que pueda aprender de una manera similar a como aprenden los humanos.
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