Cursos de Aprendizaje por refuerzo en Quito

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo, dirigida por instructores, en Quito (en línea o presencial), está orientada a ingenieros de aprendizaje automático de nivel avanzado e investigadores de IA que deseen aplicar RLHF para ajustar finamente grandes modelos de inteligencia artificial y lograr un rendimiento superior, mayor seguridad y mejor alineación.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos teóricos de RLHF y entender por qué es esencial en el desarrollo moderno de la inteligencia artificial.
• Implementar modelos de recompensa basados en la retroalimentación humana para guiar los procesos de aprendizaje por refuerzo.
• Realizar el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje 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 inteligencia artificial listos para producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen profundizar en su comprensión del aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones prácticas en el desarrollo de IA utilizando Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales 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 mediante técnicas avanzadas como Q-learning y redes neuronales Q profundas (DQN).
• Entrenar agentes en entornos simulados utilizando OpenAI Gym.
• Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.

El Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DRL, por sus siglas en inglés) combina los principios del aprendizaje por refuerzo con arquitecturas de aprendizaje profundo para permitir que los agentes tomen decisiones mediante la interacción con su entorno. Este enfoque sustenta muchos avances modernos en inteligencia artificial, como vehículos autónomos, control de robótica, comercio algorítmico y sistemas de recomendación adaptativos. El DRL permite que un agente artificial aprenda estrategias, optimice políticas y tome decisiones autónomas basadas en el ensayo y error utilizando aprendizaje mediante recompensas.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio que deseen aprender y aplicar técnicas de Aprendizaje por Refuerzo Profundo para construir agentes inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas en entornos complejos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos teóricos y los principios matemáticos del Aprendizaje por Refuerzo.
• Implementar algoritmos clave de RL, incluyendo Q-Learning, Gradientes de Política y métodos Actor-Crítico.
• Construir y entrenar agentes de Aprendizaje por Refuerzo Profundo utilizando TensorFlow o PyTorch.
• Aplicar DRL a aplicaciones del mundo real, como videojuegos, robótica y optimización de decisiones.
• Diagnosticar problemas, visualizar y optimizar el rendimiento del entrenamiento utilizando herramientas modernas.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión guiada.
• Ejercicios prácticos e implementaciones reales.
• Demostraciones de codificación en vivo y aplicaciones basadas en proyectos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una versión personalizada de este curso (por ejemplo, utilizando PyTorch en lugar de TensorFlow), por favor contáctenos para coordinar.