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El hogar de la cultura, la política y el comercio de Uruguay ahora presenta La Cumparsita. La Cumparsita se encuentra en 'Ci...

Montevideo, World Trade Center III

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Con sus impresionantes vistas y espacios de trabajo inundados de luz natural, este centro seguramente impresionará. Ocupa la...

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Aprendizaje de refuerzo profundo con Python

21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Montevideo (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen aprender los fundamentos de Deep Reinforcement Learning a medida que avanzan en la creación de un agente de aprendizaje profundo. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender los conceptos clave detrás de Deep Reinforcement Learning y ser capaz de distinguirlo del Machine Learning.
  • Aplicar algoritmos avanzados Reinforcement Learning para resolver problemas del mundo real.
  • Cree un agente de aprendizaje profundo.
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Fundamentals of Reinforcement Learning

21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Montevideo (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de los enfoques tradicionales de aprendizaje automático para enseñar a un programa informático a descubrir cosas (resolver problemas) sin el uso de datos etiquetados y conjuntos de big data. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instalar y aplicar las librerías y el lenguaje de programación necesarios para implementar Reinforcement Learning.
  • Cree un agente de software que sea capaz de aprender a través de la retroalimentación en lugar de a través del aprendizaje supervisado.
  • Programar un agente para resolver problemas en los que la toma de decisiones es secuencial y finita.
  • Aplicar el conocimiento para diseñar software que pueda aprender de una manera similar a como aprenden los humanos.
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Reinforcement Learning with Java

21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Montevideo (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean crear e implementar un sistema Reinforcement Learning, capaz de tomar decisiones y resolver problemas del mundo real dentro de una organización. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprenda las relaciones y diferencias  entre Reinforcement Learning y el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el aprendizaje supervisado y no supervisado.
  • Analice un problema del mundo real y redefínalo como Reinforcement Learning problema.
  • Implementación de una solución a un problema del mundo real mediante Reinforcement Learning.
  • Comprender los diferentes algoritmos disponibles en Reinforcement Learning y seleccionar el más adecuado para el problema en cuestión.
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Toda la información presentada

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Los ejercicios y ejemplos expuestos.

Marcos - si
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Los temas de Machine Lerning.

Víctor Edgar - si
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La actitud del.profe

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Los conceptos enseñados fueron claros, prácticos y ayudan mucho en hacerse una idea de como utilizar este tema de IA & ML

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