Aprendizaje de refuerzo profundo con Python

Este curso cubre la IA (con énfasis en Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo) en la industria del automóvil. Ayuda a determinar qué tecnología puede ser utilizada (potencialmente) en múltiples situaciones dentro de un vehículo: desde automatización básica, reconocimiento de imágenes hasta toma de decisiones autónoma.

El estudio de los fundamentos de la inteligencia artificial revela cómo la tecnología inteligente transforma la estrategia digital, la automatización y la toma de decisiones en las operaciones empresariales. Se examinan conceptos clave que abarcan la historia de la IA, marcos de resolución de problemas, representación del conocimiento, razonamiento bajo incertidumbre y paradigmas de aprendizaje automático, junto con aspectos relacionados con la comunicación, la percepción y la acción autónoma. Orienta a ejecutivos y arquitectos para evaluar oportunidades de transformación impulsadas por la IA, analizar tendencias emergentes en tecnología e integrar soluciones inteligentes prácticas que aceleren la agilidad empresarial.

La Red Neuronal Artificial es un modelo computacional de datos utilizado en el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) capaces de realizar tareas «inteligentes». Las Redes Neuronales se utilizan comúnmente en aplicaciones de Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML), las cuales constituyen una implementación específica de la IA. El Aprendizaje Profundo es un subconjunto del Aprendizaje Automático.

La Inteligencia Artificial Aplicada desde Cero en Python proporciona a los programadores y analistas de datos las técnicas fundamentales para construir soluciones de aprendizaje automático desde cero utilizando Python. Cubre los principios centrales del aprendizaje supervisado (clasificación y regresión), el aprendizaje no supervisado (agrupamiento y detección de anomalías) y arquitecturas avanzadas de redes neuronales. Examina métodos probados para trabajar con scikit-learn, Apache Spark MLlib y cuadernos de Jupyter en el desarrollo práctico de IA. Ayuda a los profesionales a implementar modelos prácticos de aprendizaje automático, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados para resolver problemas del mundo real.

Esta formación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) proporciona una introducción al campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Aborda aplicaciones prácticas en estadística, informática, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aplicar métodos estadísticos básicos al reconocimiento de patrones.
• Utilizar modelos clave como redes neuronales y métodos de núcleo para el análisis de datos.
• Implementar técnicas avanzadas para la resolución de problemas complejos.
• Mejorar la precisión de las predicciones combinando diferentes modelos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de IA de nivel avanzado que deseen aplicar RLHF para realizar ajustes finos en grandes modelos de IA, logrando un rendimiento superior, mayor seguridad y alineación con los objetivos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos teóricos de RLHF y por qué es esencial en el desarrollo moderno de la inteligencia artificial.
• Implementar modelos de recompensa basados en la retroalimentación humana para guiar los procesos de aprendizaje por refuerzo.
• Realizar ajustes finos en grandes modelos de lenguaje utilizando técnicas de RLHF para alinear las salidas con las preferencias humanas.
• Aplicar las mejores prácticas para escalar los flujos de trabajo de RLHF en sistemas de inteligencia artificial listos para producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea 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 de transformadores.
• Optimizar y ajustar finamente (fine-tune) los LLM para tareas y aplicaciones específicas.
• Comprender 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 impartida por un instructor en Bolivia (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 IA utilizando Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Este curso comienza proporcionando conocimientos conceptuales sobre redes neuronales y, en general, sobre algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones).

La Parte 1 (40%) de esta formación se enfoca más en los fundamentos, pero le ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

La Parte 2 (20%) de esta formación introduce Theano, una biblioteca de Python que facilita la escritura de modelos de aprendizaje profundo.

La Parte 3 (40%) de la formación se basará ampliamente en TensorFlow, la API de la biblioteca de código abierto de Google para el Aprendizaje Profundo. Los ejemplos y las prácticas se realizarán todos en TensorFlow.

Audiencia

Este curso está dirigido a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de Aprendizaje Profundo.

Después de completar este curso, los participantes:

• tendrán una buena comprensión de las redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN
• entenderán la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow
• podrán realizar tareas e instalación / entorno de producción / arquitectura y configuración
• podrán evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo
• podrán implementar características avanzadas de producción como entrenamiento de modelos, construcción de grafos y registro de eventos (logging)

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen explorar las técnicas XAI de última generación para modelos de aprendizaje profundo, con un enfoque en la construcción de sistemas de IA interpretables.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos de la explicabilidad en el aprendizaje profundo.
• Implementar técnicas XAI avanzadas para redes neuronales.
• Interpretar las decisiones tomadas por los modelos de aprendizaje profundo.
• Evaluar las compensaciones entre rendimiento y transparencia.