Online Reinforcement Learning Treinamento em Brasil

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Brasil (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 Brasil (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 Brasil (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.

O Aprendizado por Reforço Profundo (DRL, na sigla em inglês) combina os princípios do aprendizado por reforço com arquiteturas de aprendizado profundo, permitindo que agentes tomem decisões por meio da interação com seus ambientes. Essa tecnologia sustenta muitos dos avanços modernos em IA, como veículos autônomos, controle de robótica, negociação algorítmica e sistemas de recomendação adaptativos. O DRL possibilita que um agente artificial aprenda estratégias, otimize políticas e tome decisões autônomas com base em tentativa e erro, utilizando aprendizado por recompensas.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), é voltado para desenvolvedores e cientistas de dados de nível intermediário que desejam aprender e aplicar técnicas de Aprendizado por Reforço Profundo para construir agentes inteligentes capazes de tomar decisões autônomas em ambientes complexos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos teóricos e os princípios matemáticos do Aprendizado por Reforço.
• Implementar algoritmos essenciais de RL, incluindo Q-Learning, Gradientes de Política e métodos Actor-Critic.
• Construir e treinar agentes de Aprendizado por Reforço Profundo usando TensorFlow ou PyTorch.
• Aplicar DRL em aplicações do mundo real, como jogos, robótica e otimização de decisões.
• Diagnosticar problemas, visualizar resultados e otimizar o desempenho do treinamento usando ferramentas modernas.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussões guiadas.
• Exercícios práticos e implementações diretas.
• Demonstrações de codificação ao vivo e aplicações baseadas em projetos.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma versão personalizada deste curso (por exemplo, utilizando PyTorch em vez de TensorFlow), entre em contato conosco para organizar a adaptação.