Fundamentals of Reinforcement Learning - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów i analityków danych, którzy chcą nauczyć się podstaw Deep Reinforcement Learning podczas tworzenia agenta Deep Learning.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie kluczowych koncepcji stojących za Deep Reinforcement Learning i umiejętność odróżnienia go od uczenia maszynowego.
• Zastosowanie zaawansowanych algorytmów Reinforcement Learning do rozwiązywania rzeczywistych problemów.
• Zbuduj agenta głębokiego uczenia.

Large Language Models (LLMs) are advanced types of neural networks designed to understand and generate human-like text based on the input they receive. Reinforcement Learning (RL) is a type of machine learning where an agent learns to make decisions by performing actions in an environment to maximize cumulative rewards.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists who wish to gain a comprehensive understanding and practical skills in both Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL).

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the components and functionality of transformer models.
• Optimize and fine-tune LLMs for specific tasks and applications.
• Understand the core principles and methodologies of reinforcement learning.
• Learn how reinforcement learning techniques can enhance the performance of LLMs.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) skierowane jest do analityków danych, którzy chcą stworzyć i wdrożyć system Reinforcement Learning, zdolny do podejmowania decyzji i rozwiązywania rzeczywistych problemów w organizacji.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie relacji i różnic między Reinforcement Learning a uczeniem maszynowym, uczeniem głębokim, uczeniem nadzorowanym i nienadzorowanym.
• Analiza rzeczywistego problemu i przedefiniowanie go jako problemu Reinforcement Learning.
• Wdrożenie rozwiązania rzeczywistego problemu przy użyciu Reinforcement Learning.
• Zrozumienie różnych algorytmów dostępnych w Reinforcement Learning i wybranie najbardziej odpowiedniego dla danego problemu.