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

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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 Brasil (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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Deep Reinforcement Learning with Python

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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 Brasil (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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Última Atualização:

Próximas Formações Provisórias

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

2025-05-06 09:30
21 Horas
João Pessoa - Hub Plural
$ 30165 (On-line)
$ 30765 (Sala de aula)

Deep Reinforcement Learning with Python

2025-05-20 09:30
21 Horas
Natal - Hub Plural
$ 42100 (On-line)
$ 42700 (Sala de aula)

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

2025-06-03 09:30
21 Horas
Manaus - Adrianòpolis
$ 30165 (On-line)
$ 30765 (Sala de aula)

Fundamentals of Reinforcement Learning

2025-06-17 09:30
21 Horas
Rio de Janeiro - Candelária
$ 30165 (On-line)
$ 30765 (Sala de aula)

Deep Reinforcement Learning with Python

2025-07-01 09:30
21 Horas
Rio de Janeiro, Lagoa Rodrigo de Freitas - Humaita
$ 42100 (On-line)
$ 42700 (Sala de aula)

Fundamentals of Reinforcement Learning

2025-07-15 09:30
21 Horas
Rio de Janeiro - O2 Corporativo
$ 30165 (On-line)
$ 30855 (Sala de aula)

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Reinforcement Learning Consultoria
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