Curso de Aprendizagem por Reforço Profunda com Python

Este curso cobre AI (emphasizing Machine Learning e Deep Learning) em Automotive Indústria. Ajuda a determinar que tecnologia pode ser (potencialmente) usada em múltiplas situações em um carro: da simples automação, reconhecimento de imagem para tomada de decisão autónoma.

Este curso foi criado para gestores, arquitetos de soluções, executivos de inovação, CTOs, arquitetos de software e qualquer pessoa interessada em uma visão geral da inteligência artificial aplicada e a previsão mais próxima para o seu desenvolvimento.

Esta formação presencial ou online (ao vivo) em Brasil é destinada a participantes de nível iniciante que desejam aprender conceitos essenciais de probabilidade, estatística, programação e aprendizado de máquina, aplicando-os ao desenvolvimento de IA.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender conceitos básicos de probabilidade e estatística e aplicá-los a cenários do mundo real.
• Escriver e compreender código de programação procedural, funcional e orientado a objetos.
• Implementar técnicas de aprendizado de máquina como classificação, agrupamento e redes neurais.
• Desenvolver soluções de IA usando motores de regras e sistemas especialistas para resolução de problemas.

A Rede Neuronal Artificial é um modelo de dados computacionais utilizado no desenvolvimento de sistemas Artificial Intelligence (AI) capazes de efetuar tarefas "inteligentes". As redes neuronais artificiais Neural Networks são normalmente utilizadas em aplicações Machine Learning (ML), que são elas próprias uma implementação da IA. Deep Learning é um subconjunto do ML.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial) é destinado a cientistas de dados e estatísticos de nível intermediário que desejam preparar dados, construir modelos e aplicar técnicas de aprendizado de máquina efetivamente em seus domínios profissionais.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender e implementar diversos algoritmos de Machine Learning.
• Preparar dados e modelos para aplicações de aprendizado de máquina.
• Realizar análises pós-hoc e visualizar resultados efetivamente.
• Aplique técnicas de aprendizado de máquina a cenários do mundo real, específicos ao setor.

A Rede Neural Artificial é um modelo de dados computacional utilizado no desenvolvimento de sistemas de Inteligência Artificial (IA) capazes de realizar tarefas "inteligentes". As Redes Neurais são comumente utilizadas em aplicações de Aprendizado de Máquina (ML), que por sua vez, constituem uma implementação da IA. O Aprendizado Profundo é um subconjunto do ML.

Esta formação presencial ou online em Brasil oferece uma introdução ao campo da reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina. Aborda aplicações práticas na estatística, ciência da computação, processamento de sinais, visão computacional, mineração de dados e bioinformática.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Aplicar métodos estatísticos fundamentais ao reconhecimento de padrões.
• Usar modelos-chave como redes neurais e métodos de kernel para análise de dados.
• Implementar técnicas avançadas para solução de problemas complexos.
• Aumentar a precisão das previsões combinando diferentes modelos.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionada a engenheiros de aprendizado de máquina avançados e pesquisadores de IA que desejam aplicar RLHF para ajustar modelos grandes de IA com melhor desempenho, segurança e alinhamento.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender as bases teóricas do RLHF e por que é essencial no desenvolvimento moderno de IA.
• Implementar modelos de recompensa baseados em feedback humano para orientar processos de aprendizado por reforço.
• Ajustar modelos grandes de linguagem usando técnicas de RLHF para alinhar as saídas com as preferências humanas.
• Aplicar as melhores práticas para escalar fluxos de trabalho de RLHF para sistemas de IA de produção.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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.

Neste treinamento conduzido por instrutores, os participantes aprenderão a usar o Matlab para projetar, construir e visualizar uma rede neural convolucional para reconhecimento de imagens.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Criar um modelo de aprendizado profundo
• Automatizar o rótulo de dados
• Trabalhar com modelos do Caffe e TensorFlow-Keras
• Treinar dados usando múltiplos GPUs, nuvem ou clusters

Público-alvo

• Desenvolvedores
• Engenheiros
• Especialistas em domínio

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e muita prática hands-on

O treinamento é direcionado às pessoas que desejam aprender os fundamentos das redes neurais e suas aplicações.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam ir além das abordagens tradicionais de aprendizado de máquina para ensinar um programa de computador a descobrir coisas (resolver problemas) sem o uso de dados rotulados e grandes conjuntos de dados.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e aplicar as bibliotecas e a linguagem de programação necessárias para implementar Reinforcement Learning.
• Criar um agente de software que seja capaz de aprender através de feedback em vez de aprendizagem supervisionada.
• Programar um agente para resolver problemas em que a tomada de decisão é sequencial e finita.
• Aplicar conhecimentos para conceber software que possa aprender de forma semelhante à aprendizagem humana.

Este treinamento presencial (online ou no local) é direcionado a profissionais avançados que desejam aprofundar seu entendimento sobre aprendizado por reforço e suas aplicações práticas no desenvolvimento de IA utilizando Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais dos algoritmos de aprendizado por reforço.
• Implementar modelos de aprendizado por reforço usando TensorFlow e OpenAI Gym.
• Desenvolver agentes inteligentes que aprendem através do trial and error.
• Otimizar o desempenho dos agentes utilizando técnicas avançadas como Q-learning e redes neurais profundas Q (DQNs).
• Treinar agentes em ambientes simulados usando OpenAI Gym.
• Deploy de modelos de aprendizado por reforço para aplicações do mundo real.

Este curso é uma introdução ao uso de redes neurais em problemas do mundo real utilizando o software R-project.

Nesta formação presencial e ministrada por um instrutor em Brasil, os participantes aprenderão como aproveitar as inovações nos processadores TPU para maximizar o desempenho de suas próprias aplicações de IA.

Ao final da formação, os participantes serão capazes de:

• Treinar diversos tipos de redes neurais em grandes volumes de dados.
• Usar TPUs para acelerar o processo de inferência até duas ordens de magnitude.
• Utilizar TPUs para processar aplicações intensivas como busca de imagens, visão na nuvem e fotos.