Szkolenia Reinforcement Learning w Radom

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 (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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wyjść poza tradycyjne podejście do uczenia maszynowego, aby nauczyć program komputerowy rozwiązywania problemów bez użycia oznaczonych danych i dużych zbiorów danych. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zainstaluj i zastosuj biblioteki i język programowania potrzebne do implementacji Reinforcement Learning.
• Stworzenie agenta programowego, który jest zdolny do uczenia się poprzez informacje zwrotne zamiast poprzez nadzorowane uczenie się.
• Zaprogramowanie agenta do rozwiązywania problemów, w których podejmowanie decyzji jest sekwencyjne i skończone.
• Zastosowanie wiedzy do projektowania oprogramowania, które może uczyć się w sposób podobny do tego, jak uczą się ludzie.

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.