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Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)

 21 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (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.
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Deep Reinforcement Learning with Python

 21 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam aprender os fundamentos do Deep Reinforcement Learning à medida que avançam na criação de um Deep Learning Agent. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Compreender os principais conceitos por trás do Deep Reinforcement Learning e ser capaz de distingui-lo do Machine Learning.
  • Aplicar algoritmos avançados de Reinforcement Learning para resolver problemas do mundo real.
  • Construir um agente de Deep Learning.
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Reinforcement Learning with Java

 21 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (online ou no local) é destinado a cientistas de dados que desejam criar e implantar um sistema Reinforcement Learning, capaz de tomar decisões e resolver problemas do mundo real dentro de uma organização. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Compreender as relações e diferenças  entre Reinforcement Learning e aprendizado de máquina, aprendizado profundo, aprendizado supervisionado e não supervisionado.
  • Analisar um problema do mundo real e redefini-lo como Reinforcement Learning problema.
  • Implementar uma solução para um problema do mundo real usando Reinforcement Learning.
  • Compreender os diferentes algoritmos disponíveis em Reinforcement Learning e selecionar o mais adequado para o problema em causa.
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Fundamentals of Reinforcement Learning

 21 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (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 desta formação, 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 aprender de forma supervisionada.
  • Programar um agente para resolver problemas em que a tomada de decisão é sequencial e finita.
  • Aplicar o conhecimento para projetar software que pode aprender de uma forma semelhante à forma como os seres humanos aprendem.
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