Monterrey - Oficinas en el Parque

Boulevard Díaz Ordaz 140, , Monterrey, mexico, 64650

El Centro está localizado en Boulevard Constitución a 100 metros del Hotel Hilton y en frente de la zona residencial y de negocios Garza Garcia. Oficinas en el Parque cuenta con su propio servicio ejecutivo de taxis. Igualmente, a 5 minutos caminando se encuentra la estación de buses, la cual cuenta con varias rutas. El Centro se encuentra a 45 minutos del aeropuerto Internacional Mariano Escobedo.

Monterrey - El Milagro

Apodaca 1350, El Milagro , Monterrey, México, 66637

Conecta con clientes en América del Norte, Canadá, América Latina, Asia y Europa a través de vuelos directos desde el Aeropuerto Internacional de Monterrey, ubicado a solo 11 km de distancia. Amplía tu red profesional en toda el Área Metropolitana de Monterrey utilizando la excelente red vial de la ciudad, los frecuentes servicios de autobús local y el extenso sistema de Metro. Relájate después del trabajo con una comida en uno de los variados restaurantes locales. Da un paseo por el Parque Arroyo o anima al Real Apodaca F.C. en el Estadio Municipal de Apodaca, a solo 4 km de distancia.

Descubra nuestros cursos

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

 21 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Monterrey (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio que deseen obtener una comprensión integral y habilidades prácticas tanto en Large Language Models (LLMs) como en Reinforcement Learning (RL). Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender los componentes y la funcionalidad de los modelos de transformadores.
  • Optimice y ajuste los LLM para tareas y aplicaciones específicas.
  • Comprender los principios básicos y las metodologías del aprendizaje por refuerzo.
  • Aprenda cómo las técnicas de aprendizaje por refuerzo pueden mejorar el rendimiento de los LLM.
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Reinforcement Learning with Google Colab

 28 Horas
Esta formación en directo dirigida por un instructor en Monterrey (online o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen profundizar en su comprensión del aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones prácticas en el desarrollo de la IA utilizando Google Colab. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender los conceptos básicos de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
  • Implemente modelos de aprendizaje por refuerzo utilizando TensorFlow y OpenAI Gym.
  • Desarrollar agentes inteligentes que aprendan a través de prueba y error.
  • Optimice el rendimiento de los agentes utilizando técnicas avanzadas como Q-learning y redes Q profundas (DQN).
  • Entrena a los agentes en entornos simulados con OpenAI Gimnasio.
  • Implemente modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.
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Aprendizaje de refuerzo profundo con Python

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

 21 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Monterrey (en línea o presencial) 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 grandes conjuntos de datos. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y aplique las bibliotecas 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.
  • Programe 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 cómo aprenden los humanos.
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Próximos cursos

Fundamentals of Reinforcement Learning

2025-05-19 09:30
21 Horas
Monterrey - El Milagro
85,000 MXN (En línea)
96,700 MXN (Nuestras oficinas)

Fundamentals of Reinforcement Learning

2025-06-02 09:30
21 Horas
Monterrey - Oficinas en el Parque
85,000 MXN (En línea)
91,900 MXN (Nuestras oficinas)

Fundamentals of Reinforcement Learning

2025-06-16 09:30
21 Horas
Monterrey - El Milagro
85,000 MXN (En línea)
96,700 MXN (Nuestras oficinas)

Reinforcement Learning with Google Colab

2025-06-30 09:30
28 Horas
Monterrey - Oficinas en el Parque
112,500 MXN (En línea)
121,700 MXN (Nuestras oficinas)

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

2025-07-14 09:30
21 Horas
Monterrey - El Milagro
85,000 MXN (En línea)
96,700 MXN (Nuestras oficinas)

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

2025-07-28 09:30
21 Horas
Monterrey - Oficinas en el Parque
85,000 MXN (En línea)
91,900 MXN (Nuestras oficinas)

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Consultoría

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