Cursos de Aprendizado por Reforço em Natal

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Natal (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados de nível intermediário que desejam adquirir uma compreensão abrangente e habilidades práticas tanto em Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) quanto em Aprendizado por Reforço (RL).

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os componentes e a funcionalidade dos modelos de transformer.
• Otimizar e ajustar finamente LLMs para tarefas e aplicações específicas.
• Compreender os princípios fundamentais e as metodologias do aprendizado por reforço.
• Aprender como técnicas de aprendizado por reforço podem aprimorar o desempenho dos LLMs.

Esta formação ao vivo e ministrada por instrutor na Natal (online ou presencial) é voltada para engenheiros de aprendizado de máquina e pesquisadores de IA de nível avançado que desejam aplicar o RLHF para ajustar grandes modelos de IA, visando desempenho superior, segurança e alinhamento.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender as bases teóricas do RLHF e entender por que ele é essencial no desenvolvimento moderno de IA.
• Implementar modelos de recompensa baseados em feedback humano para orientar os processos de aprendizado por reforço.
• Ajustar grandes modelos de linguagem utilizando técnicas de RLHF para alinhar as saídas às preferências humanas.
• Aplicar boas práticas para dimensionar fluxos de trabalho de RLHF em sistemas de IA prontos para produção.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Natal (online ou presencial) destina-se a profissionais de nível avançado que desejam aprofundar seu entendimento sobre aprendizado por reforço e suas aplicações práticas no desenvolvimento de IA usando o 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 de tentativa e erro.
• Otimizar o desempenho dos agentes usando técnicas avançadas, como Q-learning e Deep Q-Networks (DQNs).
• Treinar agentes em ambientes simulados utilizando o OpenAI Gym.
• Implantar modelos de aprendizado por reforço para aplicações do mundo real.