Curso de Reinforcement Learning for AI Agents
Reinforcement Learning (RL) es una piedra angular de la investigación y las aplicaciones modernas de IA. Se centra en capacitar a los agentes para que tomen decisiones óptimas en entornos dinámicos y de varios pasos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel avanzado que deseen dominar técnicas de aprendizaje por refuerzo e implementarlas para entrenar a los agentes de IA en la resolución de problemas complejos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios básicos del aprendizaje por refuerzo y los Procesos de Decisión de Markov (MDP).
- Diseñe e implemente algoritmos de RL como Q-Learning, SARSA y Deep Q-Networks (DQN).
- Utilice marcos como OpenAI Gym y las bibliotecas RL para aplicaciones prácticas.
- Entrene a los agentes de IA para que resuelvan problemas de toma de decisiones del mundo real en varios pasos.
- Abordar desafíos como las compensaciones entre exploración y explotación y la convergencia en la capacitación de RL.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción a Reinforcement Learning
- Visión general del aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones
- Diferencias entre aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo
- Conceptos clave: agente, entorno, recompensas y política
Procesos de decisión de Markov (MDP)
- Descripción de los estados, las acciones, las recompensas y las transiciones de estado
- Funciones de valor y la ecuación de Bellman
- Programación dinámica para la resolución de MDPs
Algoritmos principales de RL
- Métodos tabulares: Q-Learning y SARSA
- Métodos basados en políticas: algoritmo REINFORCEMENT
- Frameworks de Actores-Críticos y sus aplicaciones
Profundo Reinforcement Learning
- Introducción a las redes Q profundas (DQN)
- Experimenta la reproducción y las redes de destino
- Gradientes de políticas y métodos avanzados de RL profundo
Frameworks y herramientas de RL
- Introducción a OpenAI Gimnasio y otros entornos de RL
- Uso de PyTorch o TensorFlow para el desarrollo de modelos RL
- Formación, pruebas y evaluación comparativa de agentes de RL
Desafíos en RL
- Equilibrio entre la exploración y la explotación en la formación
- Lidiar con recompensas escasas y problemas de asignación de créditos
- ScalaDesafíos computacionales y de bilidad en RL
Manos a la obra Activities
- Implementación de algoritmos Q-Learning y SARSA desde cero
- Entrenando a un agente basado en DQN para jugar un juego sencillo en OpenAI Gimnasio
- Ajuste fino de los modelos RL para mejorar el rendimiento en entornos personalizados
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de los principios y algoritmos de aprendizaje automático
- Competencia en Python programación
- Familiaridad con las redes neuronales y los marcos de aprendizaje profundo
Audiencia
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Especialistas en IA
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Desarrollar y personalizar BabyAGI agentes para la ejecución automatizada de tareas.
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- Optimice los flujos de trabajo BabyAGI para lograr eficiencia y escalabilidad.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the architecture of CrewAI and its relevance in business use cases.
- Create business-oriented agents using roles, tools, and memory.
- Build agent crews that collaborate to perform business workflows.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the architecture and design principles of CrewAI.
- Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
- Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
- Build, test, and run basic multi-agent scenarios.
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14 HorasThis instructor-led, live training in Costa Rica (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to scale CrewAI systems, integrate with enterprise tools, and deploy automation solutions in production environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design scalable multi-agent systems using CrewAI.
- Integrate agents with enterprise tools like Slack, databases, and APIs.
- Implement monitoring, logging, and diagnostics for agent behavior.
- Deploy, manage, and scale CrewAI solutions in production environments.
CrewAI for Workflow Automation
14 HorasThis instructor-led, live training in Costa Rica (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to automate business and technical workflows using CrewAI through real-world use cases and tool integrations.
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- Understand the architecture and core principles of CrewAI.
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- Integrate CrewAI with APIs, tools, and external systems.
- Implement and orchestrate real-world automation use cases.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender las capacidades y aplicaciones de Grok AI en los negocios.
- Aprovechar Grok AI para la investigación de mercado y el análisis competitivo.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Utilizar Grok AI para la ideación y generación de contenido.
- Optimizar el compromiso en redes sociales con respuestas impulsadas por IA.
- Automatizar la programación de publicaciones y el análisis de tendencias.
- Aprovechar la IA para la segmentación personalizada de audiencias.
- Garantizar un uso ético y efectivo de la IA en el marketing en redes sociales.
Customizing and Integrating Grok AI into Workflows
14 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel avanzado que desean personalizar e integrar Grok AI en los flujos de trabajo empresariales.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura y las capacidades de la API de Grok AI.
- Personalizar Grok AI para necesidades empresariales específicas.
- Integrar Grok AI con sistemas empresariales y herramientas de automatización.
- Optimizar flujos de trabajo impulsados por IA para mejorar la eficiencia y escalabilidad.
- Garantizar la seguridad, el cumplimiento y el uso responsable de la IA.
Introduction to BabyAGI: Understanding Autonomous AI Agents
7 HorasThis instructor-led, live training in Costa Rica (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to understand the fundamentals of BabyAGI and its applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the concept of autonomous AI agents.
- Set up and run BabyAGI in a local or cloud environment.
- Explore the workflow of task creation, prioritization, and execution.
- Identify potential use cases for AI automation with BabyAGI.
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14 HorasThis instructor-led, live training in Costa Rica (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to build secure and compliant agent workflows using CrewAI in enterprise environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design secure and auditable workflows involving multiple agents.
- Implement data privacy strategies within autonomous systems.
- Integrate logging, governance, and compliance mechanisms.
- Deploy and monitor secure CrewAI-based systems in production environments.