Los cursos de formación en directo dirigidos por un instructor en Aprendizaje por Refuerzo, ya sean en línea o presenciales, demuestran a través de prácticas interactivas y prácticas cómo crear e implementar un sistema de Aprendizaje por Refuerzo.
La formación en Aprendizaje por Refuerzo está disponible como «formación en vivo en línea» o «formación en vivo presencial». La formación en vivo en línea (también conocida como «formación en vivo a distancia») se realiza mediante un escritorio remoto interactivo. La formación en vivo presencial puede llevarse a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Madrid o en los centros corporativos de formación de NobleProg en Madrid.
Madrid es un municipio y ciudad de España es la ciudad más poblada del país, con 3 165 235 habitantes. En el plano económico, es la cuarta ciudad más rica de Europa, tras Londres, París y Moscú.Es un influyente centro cultural y cuenta con museos de referencia internacional, entre los que destacan el Museo del Prado, el Museo Nacional Centro de Arte Reina Sofía, el Thyssen-Bornemisza y CaixaForum Madrid.
Siendo una de las ciudades mas grandes de todo España y una de las mas pobladas, se caracteriza por tener una amplia red de transportes que consta de lineas de ferrocarril, metro y autobuses, además de su aeropuerto.
Localizado en el area de negocios de Chanmartin a cinco minutos de Plaza Castilla y a menos de diez minutos del aeropuerto de Madid Barajas y Madrid zona centro.
Esta capacitación presencial o en línea, impartida por un instructor en Madrid, está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio que buscan obtener una comprensión integral y habilidades prácticas relacionadas con los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM) y el Aprendizaje por Refuerzo (RL).
Al concluir el entrenamiento, los participantes serán capaces de:
Comprender la estructura interna y la funcionalidad de los modelos basados en transformadores.
Optimizar y ajustar finamente los LLM para aplicaciones específicas.
Entender los conceptos fundamentales del aprendizaje por refuerzo.
Conocer cómo este tipo de aprendizaje puede mejorar el desempeño de los modelos de lenguaje.
Este entrenamiento presencial o online, dirigido por instructores expertos Madrid, está pensado para ingenieros de nivel avanzado y especialistas en IA que buscan aplicar el RLHF con el fin de optimizar modelos de gran escala respecto a rendimiento, seguridad y coherencia.
Al finalizar esta formación, los asistentes contarán con la capacidad para:
Apropiarse de los fundamentos teóricos del RLHF y entender por qué es clave en el desarrollo actual de la IA avanzada.
Diseñar modelos que usen recompensas derivadas de opiniones humanas para controlar procesos de aprendizaje por refuerzo.
Realizar el ajuste fino de modelos de lenguaje gracias al uso de estrategias RLHF, garantizando resultados acordes con las preferencias sociales.
Aplicar criterios probados para incrementar la viabilidad operativa y el crecimiento general de flujos de trabajo basados en RLHF.
Se trata de una formación presencial o online, impartida por un instructor Madrid, dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen profundizar sus conocimientos sobre el aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones prácticas en el desarrollo de inteligencia artificial mediante Google Colab.
Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:
Comprender los conceptos fundamentales de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo empleando TensorFlow y OpenAI Gym.
Desarrollar agentes inteligentes que aprenden a través del ensayo y el error.
Optimizar el rendimiento de dichos agentes mediante técnicas avanzadas como el aprendizaje Q y las redes Q profundas (DQNs).
Entrenar agentes en entornos simulados utilizando OpenAI Gym.
Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo en aplicaciones del mundo real.
El Aprendizaje por Refuerzo Profundo (Deep Reinforcement Learning, DRL) combina los principios del aprendizaje por refuerzo con arquitecturas de deep learning para permitir que los agentes tomen decisiones mediante la interacción con su entorno. Este enfoque sustenta numerosos avances recientes en el ámbito de la inteligencia artificial, como vehículos autónomos, control robótico, trading algorítmico y sistemas de recomendación adaptativos. Gracias al aprendizaje basado en recompensas, un agente artificial puede desarrollar estrategias, optimizar políticas y tomar decisiones de manera autónoma mediante la experimentación.
Este curso práctico e interactivo, impartido por instructores especializados (de forma presencial o online), está dirigido a desarrolladores y científicos de datos con nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de Aprendizaje por Refuerzo Profundo para crear agentes inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas en entornos complejos.
Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
Comprender los fundamentos teóricos y los principios matemáticos del aprendizaje por refuerzo.
Implementar algoritmos clave del ámbito del RL, entre ellos Q-Learning, Gradientes de Política y métodos Actor-Critic.
Desarrollar y entrenar agentes de Aprendizaje por Refuerzo Profundo utilizando TensorFlow o PyTorch.
Aplicar el DRL a casos prácticos como videojuegos, control robótico y optimización de decisiones.
Diagnosticar problemas, visualizar resultados y optimizar el rendimiento del entrenamiento con herramientas modernas.
Formato del curso
Clases interactivas acompañadas de debates guiados.
Ejercicios prácticos y aplicaciones concretas.
Demostraciones en tiempo real mediante programación y proyectos reales.
Opciones de personalización del curso
Si desean solicitar una versión adaptada de este curso (por ejemplo, utilizando PyTorch en lugar de TensorFlow), no duden en contactarnos para gestionarlo.
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