Cursos de Reinforcement Learning em Gaia

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (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.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Gaia (online ou presencial), é direcionada a engenheiros de aprendizado de máquina avançados e pesquisadores de IA que desejam aplicar RLHF para ajustar modelos grandes de IA com melhor desempenho, segurança e alinhamento.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender as bases teóricas do RLHF e por que é essencial no desenvolvimento moderno de IA.
• Implementar modelos de recompensa baseados em feedback humano para orientar processos de aprendizado por reforço.
• Ajustar modelos grandes de linguagem usando técnicas de RLHF para alinhar as saídas com as preferências humanas.
• Aplicar as melhores práticas para escalar fluxos de trabalho de RLHF para sistemas de IA de produção.

Este treinamento presencial (online ou no local) é direcionado a profissionais avançados que desejam aprofundar seu entendimento sobre aprendizado por reforço e suas aplicações práticas no desenvolvimento de IA utilizando 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 do trial and error.
• Otimizar o desempenho dos agentes utilizando técnicas avançadas como Q-learning e redes neurais profundas Q (DQNs).
• Treinar agentes em ambientes simulados usando OpenAI Gym.
• Deploy de modelos de aprendizado por reforço para aplicações do mundo real.

Aprendizagem por Reforço Profunda (DRL) combina princípios de aprendizagem por reforço com arquiteturas de aprendizagem profunda para permitir que agentes tomem decisões através da interação com seus ambientes. Ela é a base de muitos avanços modernos em IA, como veículos autônomos, controle robótico, negociação algorítmica e sistemas de recomendação adaptativos. A DRL permite que um agente artificial aprenda estratégias, otimize políticas e tome decisões autônomas com base em tentativas e erros usando aprendizagem baseada em recompensas.

Esta formação orientada por instrutor (online ou presencial) é voltada para desenvolvedores e cientistas de dados de nível intermediário que desejam aprender e aplicar técnicas de Aprendizagem por Reforço Profunda para construir agentes inteligentes capazes de tomar decisões autônomas em ambientes complexos.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos teóricos e princípios matemáticos da Aprendizagem por Reforço.
• Implementar algoritmos RL-chave, incluindo Q-Learning, Gradientes de Política e métodos Ator-Crítico.
• Criar e treinar agentes de Aprendizagem por Reforço Profunda usando TensorFlow ou PyTorch.
• Aplicar DRL a aplicações do mundo real, como jogos, robótica e otimização de decisões.
• Solucionar problemas, visualizar e otimizar o desempenho de treinamento usando ferramentas modernas.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão guiada.
• Exercícios práticos e implementações práticas.
• Demonstrações de codificação ao vivo e aplicações baseadas em projetos.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma versão personalizada deste curso (por exemplo, usando PyTorch em vez de TensorFlow), entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (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 deste treinamento, 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 aprendizagem supervisionada.
• Programar um agente para resolver problemas em que a tomada de decisão é sequencial e finita.
• Aplicar conhecimentos para conceber software que possa aprender de forma semelhante à aprendizagem humana.