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

 21 Horas
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.
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Reinforcement Learning with Google Colab

 28 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam aprofundar sua compreensão do aprendizado por reforço e suas aplicações práticas no desenvolvimento de IA usando Go ogle Colab. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os conceitos centrais dos algoritmos de aprendizagem por reforço.
  • Implementar modelos de aprendizagem por reforço usando TensorFlow e OpenAI Gym.
  • Desenvolver agentes inteligentes que aprendem por tentativa e erro.
  • Otimizar o desempenho dos agentes usando técnicas avançadas como Q-learning e redes Q profundas (DQNs).
  • Treinar agentes em ambientes simulados usando o OpenAI Gym.
  • Implementar modelos de aprendizagem por reforço para aplicações no mundo real.
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Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

 14 Horas
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.
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Deep Reinforcement Learning with Python

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (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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Fundamentals of Reinforcement Learning

 21 Horas
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.
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Próximas Formações Provisórias

Fundamentals of Reinforcement Learning

2025-06-23 09:30
21 Horas
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Reinforcement Learning with Google Colab

2025-07-07 09:30
28 Horas
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Deep Reinforcement Learning with Python

2025-07-21 09:30
21 Horas
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Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

2025-08-04 09:30
14 Horas
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