Cursos de Fundamentals of Reinforcement Learning

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam aprender os fundamentos do Deep Reinforcement Learning à medida que avançam na criação de um Deep Learning Agent.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Compreender os principais conceitos por trás do Deep Reinforcement Learning e ser capaz de distingui-lo do Machine Learning.
• Aplicar algoritmos avançados de Reinforcement Learning para resolver problemas do mundo real.
• Construir um agente de Deep Learning.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário que desejam obter uma compreensão abrangente e habilidades práticas em Large Language Models (LLMs) e Reinforcement Learning (RL).

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os componentes e a funcionalidade dos modelos de transformadores.
• Otimizar e afinar os LLMs para tarefas e aplicações específicas.
• Compreender os princípios e metodologias fundamentais da aprendizagem por reforço.
• Aprender como as técnicas de aprendizagem por reforço podem melhorar o desempenho dos LLMs.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam aprofundar sua compreensão do aprendizado por reforço e suas aplicações práticas no desenvolvimento de IA usando Go ogle Colab.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos centrais dos algoritmos de aprendizagem por reforço.
• Implementar modelos de aprendizagem por reforço usando TensorFlow e OpenAI Gym.
• Desenvolver agentes inteligentes que aprendem por tentativa e erro.
• Otimizar o desempenho dos agentes usando técnicas avançadas como Q-learning e redes Q profundas (DQNs).
• Treinar agentes em ambientes simulados usando o OpenAI Gym.
• Implementar modelos de aprendizagem por reforço para aplicações no mundo real.