Cursos de Aprendizaje por refuerzo en Santiago

Esta formación en vivo y con instructor en Santiago (online 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 serán capaces de:

• Comprender los componentes y la funcionalidad de los modelos transformadores.
• Optimizar y ajustar finamente los LLM para tareas y aplicaciones específicas.
• Entender 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 formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de IA de nivel avanzado que deseen aplicar RLHF para afinar grandes modelos de IA, logrando un rendimiento superior, mayor seguridad y una mejor alineación.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos teóricos del RLHF y entender por qué es esencial en el desarrollo moderno de IA.
• Implementar modelos de recompensa basados en retroalimentación humana para guiar los procesos de aprendizaje por refuerzo.
• Afinar 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 IA listos para producción.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
• Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo usando TensorFlow y OpenAI Gym.
• Desarrollar agentes inteligentes que aprendan mediante prueba y error.
• Optimizar el rendimiento de los agentes utilizando técnicas avanzadas como Q-learning y redes neuronales Q profundas (DQN).
• Entrenar agentes en entornos simulados usando OpenAI Gym.
• Desplegar modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.