Puebla - Triangulo Las Animas

Piso 5, 39 Poniente 3515 Piso 5, Puebla, México, 72400

El centro está estratégicamente ubicado en el primer edificio inteligente de Puebla, dentro de un Complejo Comercial con acceso directo a todos los comercios, servicios, restaurantes, entretenimiento y un Hotel Ejecutivo. Cuenta con excelentes conexiones de transporte público a poca distancia. Para comodidad de los clientes, pueden dejar su auto en el estacionamiento del complejo. El centro cuenta también con lugares reservados de estacionamiento para clientes y visitas.

Puebla - Fratta Center

P.º Sinfonía 2, Lomas de Angelópolis, San Bernardino Tlaxcalancingo, Puebla, México, 72830

Asegura un espacio de oficina flexible en **Fratta Center, Puebla**. Ubicado en el centro de Puebla, conocido por su diversa economía centrada en la manufactura, agricultura y turismo. La parada de autobús Base Alimentadora A-6 Blvd. Interamericano está a solo 15 minutos a pie, facilitando oportunidades de networking. El Aeropuerto Internacional de Puebla está convenientemente situado a solo 25 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 Puebla (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 Puebla (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 Puebla (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 Puebla (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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Última Actualización:

Próximos cursos

Fundamentals of Reinforcement Learning

2025-05-19 09:30
21 Horas
Puebla - Fratta Center
85,000 MXN (En línea)
102,700 MXN (Nuestras oficinas)

Fundamentals of Reinforcement Learning

2025-06-02 09:30
21 Horas
Puebla - Triangulo Las Animas
85,000 MXN (En línea)
102,700 MXN (Nuestras oficinas)

Fundamentals of Reinforcement Learning

2025-06-16 09:30
21 Horas
Puebla - Fratta Center
85,000 MXN (En línea)
102,700 MXN (Nuestras oficinas)

Reinforcement Learning with Google Colab

2025-06-30 09:30
28 Horas
Puebla - Triangulo Las Animas
112,500 MXN (En línea)
136,100 MXN (Nuestras oficinas)

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

2025-07-14 09:30
21 Horas
Puebla - Fratta Center
85,000 MXN (En línea)
102,700 MXN (Nuestras oficinas)

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

2025-07-28 09:30
21 Horas
Puebla - Triangulo Las Animas
85,000 MXN (En línea)
102,700 MXN (Nuestras oficinas)

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Consultoría

Reinforcement Learning Consultoría
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