Aprendizaje de refuerzo profundo con Python

Este curso aborda la IA (con especial énfasis en Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo) en la industria automotriz. Ayuda a determinar qué tecnología puede utilizarse (potencialmente) en múltiples situaciones dentro de un vehículo: desde automatización básica, reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónomas.

El estudio de los fundamentos de la inteligencia artificial revela cómo la tecnología inteligente transforma las estrategias digitales, 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 comunicación, percepción y acción autónoma. Se guía a directivos y arquitectos para que evalúen oportunidades de transformación impulsadas por IA, analicen tendencias tecnológicas emergentes e integren soluciones inteligentes prácticas que aceleren la agilidad del negocio.

Una Red Neuronal Artificial es un modelo de datos computacionales 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 (ML), que a su vez son una implementación de la IA. El Aprendizaje Profundo es un subconjunto del ML.

IA aplicada desde cero en Python proporciona a los programadores y analistas de datos técnicas fundamentales para construir soluciones de aprendizaje automático desde cero utilizando Python. Cubre los principios básicos del aprendizaje supervisado (clasificación y regresión), el aprendizaje no supervisado (agrupamiento y detección de anomalías) y arquitecturas avanzadas de redes neuronales. Examina métodos comprobados para trabajar con scikit-learn, Apache Spark MLlib y cuadernos 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 la resolución de problemas del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) ofrece una introducción al campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Aborda aplicaciones prácticas en estadística, ciencias de la computación, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar métodos estadísticos fundamentales al reconocimiento de patrones.
• Utilizar modelos clave como redes neuronales y métodos de kernels 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 con instrucción en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de IA de nivel avanzado que deseen aplicar RLHF para ajustar grandes modelos de IA con el fin de lograr un rendimiento superior, mayor seguridad y alineación adecuada.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos teóricos del RLHF y entender por qué es esencial en el desarrollo moderno de la inteligencia artificial.
• Implementar modelos de recompensa basados en retroalimentación humana para guiar los procesos de aprendizaje por refuerzo.
• Ajustar finamente grandes modelos de lenguaje mediante técnicas RLHF, alineando sus salidas con las preferencias humanas.
• Aplicar las mejores prácticas para escalar flujos de trabajo RLHF en sistemas de IA de nivel productivo.

Esta formación en vivo con instructor en Guatemala (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 podrán:

• Comprender los componentes y la funcionalidad de los modelos de transformador.
• Optimizar y ajustar finamente los LLM para tareas y aplicaciones específicas.
• Comprender los principios y metodologías fundamentales 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 Guatemala (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen profundizar en su comprensión del aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones prácticas en el desarrollo de IA utilizando Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 ensayo y error.
• Optimizar el rendimiento de los agentes utilizando técnicas avanzadas como el Q-learning y las redes neuronales profundas de valor (DQN).
• Entrenar agentes en entornos simulados utilizando OpenAI Gym.
• Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.

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

La Parte 1 (40%) de esta formación se centra más en los fundamentos, pero te 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 extensamente 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.

Público objetivo

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

Tras completar este curso, los asistentes:

• tendrán una buena comprensión de las redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN.
• comprenderán la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow.
• podrán llevar a cabo tareas de instalación, configuración del entorno de producción y arquitectura.
• podrán evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo.
• podrán implementar entrenamiento de nivel de producción como modelos de entrenamiento, construcción de grafos y registro (logging).

Esta formación impartida por instructores, en Guatemala (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen explorar las técnicas de XAI más avanzadas para modelos de aprendizaje profundo, con un enfoque en la construcción de sistemas de IA interpretables.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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