Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL) - Plan Szkolenia
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.
Plan Szkolenia
Introduction to Large Language Models (LLMs)
- Overview of LLMs
- Definition and significance
- Applications in AI today
Transformer Architecture
- What is a transformer and how does it work?
- Main components and features
- Embedding and positional encoding
- Multi-head attention
- Feed-forward neural network
- Normalization and residual connections
Transformer Models
- Self-attention mechanism
- Encoder-decoder architecture
- Positional embeddings
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
- GPT (Generative Pretrained Transformer)
Performance Optimization and Pitfalls
- Context length
- Mamba and state-space models
- Flash attention
- Sparse transformers
- Vision transformers
- Importance of quantization
Improving Transformers
- Retrieval augmented text generation
- Mixture of models
- Tree of thoughts
Fine-Tuning
- Theory of low-rank adaptation
- Fine-Tuning with QLora
Scaling Laws and Optimization in LLMs
- Importance of scaling laws for LLMs
- Data and model size scaling
- Computational scaling
- Parameter efficiency scaling
Optimization
- Relationship between model size, data size, compute budget, and inference requirements
- Optimizing performance and efficiency of LLMs
- Best practices and tools for training and fine-tuning LLMs
Training and Fine-Tuning LLMs
- Steps and challenges of training LLMs from scratch
- Data acquisition and maintenance
- Large-scale data, CPU, and memory requirements
- Optimization challenges
- Landscape of open-source LLMs
Fundamentals of Reinforcement Learning (RL)
- Introduction to Reinforcement Learning
- Learning through positive reinforcement
- Definition and core concepts
- Markov Decision Process (MDP)
- Dynamic programming
- Monte Carlo methods
- Temporal Difference Learning
Deep Reinforcement Learning
- Deep Q-Networks (DQN)
- Proximal Policy Optimization (PPO)
- Elements of Reinforcement Learning
Integration of LLMs and Reinforcement Learning
- Combining LLMs with Reinforcement Learning
- How RL is used in LLMs
- Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
- Alternatives to RLHF
Case Studies and Applications
- Real-world applications
- Success stories and challenges
Advanced Topics
- Advanced techniques
- Advanced optimization methods
- Cutting-edge research and developments
Summary and Next Steps
Wymagania
- Basic understanding of Machine Learning
Audience
- Data scientists
- Software engineers
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL) - Plan Szkolenia - Booking
Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL) - Plan Szkolenia - Enquiry
Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL) - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Introduction to Google Gemini AI
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level developers who wish to integrate AI functionalities into their applications using Google Gemini AI.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of large language models.
- Set up and use Google Gemini AI for various AI tasks.
- Implement text-to-text and image-to-text transformations.
- Build basic AI-driven applications.
- Explore advanced features and customization options in Google Gemini AI.
Google Gemini AI for Transformative Customer Service
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level customer service professionals who wish to implement Google Gemini AI in their customer service operations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the impact of AI on customer service.
- Set up Google Gemini AI to automate and personalize customer interactions.
- Utilize text-to-text and image-to-text transformations to improve service efficiency.
- Develop AI-driven strategies for real-time customer feedback analysis.
- Explore advanced features to create a seamless customer service experience.
Google Gemini AI for Content Creation
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level content creators who wish to utilize Google Gemini AI to enhance their content quality and efficiency.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the role of AI in content creation.
- Set up and use Google Gemini AI to generate and optimize content.
- Apply text-to-text transformations to produce creative and original content.
- Implement SEO strategies using AI-driven insights.
- Analyze content performance and adapt strategies using Gemini AI.
Google Gemini AI for Data Analysis
21 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level data analysts and business professionals who wish to perform complex data analysis tasks more intuitively across various industries using Google Gemini AI.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of Google Gemini AI.
- Connect various data sources to Gemini AI.
- Explore data using natural language queries.
- Analyze data patterns and derive insights.
- Create compelling data visualizations.
- Communicate data-driven insights effectively.
LangChain: Building AI-Powered Applications
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers and software engineers who wish to build AI-powered applications using the LangChain framework.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of LangChain and its components.
- Integrate LangChain with large language models (LLMs) like GPT-4.
- Build modular AI applications using LangChain.
- Troubleshoot common issues in LangChain applications.
Introduction to Claude AI: Conversational AI and Business Applications
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów biznesowych, zespołów obsługi klienta i entuzjastów technologii, którzy chcą zrozumieć podstawy Claude AI i wykorzystać ją w aplikacjach biznesowych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć możliwości i przypadki użycia Claude AI.
- Skutecznie skonfigurować i współdziałać z Claude AI.
- Zautomatyzować biznesowe przepływy pracy za pomocą konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
- Zwiększyć zaangażowanie klientów i wsparcie za pomocą rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.
Claude AI for Workflow Automation and Productivity
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą zintegrować Claude AI ze swoimi codziennymi przepływami pracy, aby poprawić wydajność i automatyzację.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Używać Claude AI do automatyzacji powtarzalnych zadań i usprawniania przepływów pracy.
- Zwiększyć produktywność osobistą i zespołową za pomocą automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji.
- Zintegrować Claude AI z istniejącymi narzędziami i platformami biznesowymi.
- Zoptymalizować podejmowanie decyzji i zarządzanie zadaniami w oparciu o sztuczną inteligencję.
Claude AI for Developers: Building AI-Powered Applications
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów i inżynierów AI, którzy chcą zintegrować Claude AI ze swoimi aplikacjami, budować chatboty oparte na AI i zwiększać funkcjonalność oprogramowania dzięki automatyzacji opartej na AI.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Korzystać z interfejsu API Claude AI w celu zintegrowania sztucznej inteligencji z aplikacjami.
- Rozwijać chatboty i wirtualnych asystentów opartych na sztucznej inteligencji.
- Ulepszać aplikacje za pomocą automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji i NLP.
- Optymalizować i dostrajać modele Claude AI dla różnych przypadków użycia.
Claude AI for Content Creation
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych twórców treści, pisarzy i marketerów, którzy chcą wykorzystać Claude AI do generowania, edycji i podsumowywania treści w celu ulepszenia blogów, raportów i materiałów marketingowych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Używać Claude AI do burzy mózgów i rozwijania pomysłów.
- Ulepszać pisanie za pomocą edycji i korekty wspomaganej przez AI.
- Generować podsumowania dla długich treści i raportów.
- Zautomatyzować tworzenie kopii marketingowych dla różnych platform.
Claude AI for Research and Knowledge Management
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych badaczy, analityków i pracowników wiedzy, którzy chcą wykorzystać Claude AI do przetwarzania dużych ilości danych, syntezy informacji i automatyzacji zadań badawczych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Wykorzystać Claude AI do przeglądu literatury i syntezy badań.
- Podsumowywać raporty, prace badawcze i długie dokumenty.
- Wyciągać kluczowe spostrzeżenia i trendy z ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych.
- Zintegrować Claude AI z przepływami pracy w zakresie badań i zarządzania wiedzą.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą zainstalować, skonfigurować i używać Ollama do uruchamiania modeli AI na swoich lokalnych komputerach.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć podstawy Ollama i jego możliwości.
- Skonfigurować Ollama do uruchamiania lokalnych modeli AI.
- Wdrażać i współdziałać z LLM przy użyciu Ollama.
- Optymalizacja wydajności i wykorzystania zasobów dla obciążeń AI.
- Poznanie przypadków użycia dla lokalnych wdrożeń AI w różnych branżach.
Deploying and Optimizing LLMs with Ollama
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą wdrażać, optymalizować i integrować LLM przy użyciu Ollama.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Konfigurować i wdrażać LLM przy użyciu Ollama.
- Optymalizować modele AI pod kątem wydajności i efektywności.
- Wykorzystać akcelerację GPU w celu poprawy szybkości wnioskowania.
- Zintegrować Ollama z przepływami pracy i aplikacjami.
- Monitorowanie i utrzymywanie wydajności modeli AI w czasie.
Building Private AI Workflows with Ollama
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą wdrożyć bezpieczne i wydajne przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji przy użyciu Ollama.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Wdrożyć i skonfigurować Ollama do prywatnego przetwarzania AI.
- Zintegrować modele AI z bezpiecznymi przepływami pracy w przedsiębiorstwie.
- Optymalizować wydajność AI przy jednoczesnym zachowaniu prywatności danych.
- Automatyzować procesy biznesowe za pomocą lokalnych funkcji AI.
- Zapewnienie zgodności z zasadami bezpieczeństwa i zarządzania w przedsiębiorstwie.
Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą dostroić i dostosować modele sztucznej inteligencji w Ollama w celu zwiększenia wydajności i aplikacji specyficznych dla domeny.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować wydajne środowisko do dostrajania modeli AI na Ollama.
- Przygotować zestawy danych do nadzorowanego dostrajania i uczenia się ze wzmocnieniem.
- Optymalizować modele AI pod kątem wydajności, dokładności i efektywności.
- Wdrażanie dostosowanych modeli w środowiskach produkcyjnych.
- Ocenianie ulepszeń modeli i zapewnianie solidności.
Intermediate Gemini AI for Public Sector Professionals
16 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level public sector professionals who wish to use Gemini to generate high-quality content, assist with research, and improve productivity through more advanced AI interactions.
By the end of this training, participants will be able to:
- Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
- Generate original and creative content using Gemini.
- Summarize and compare complex information with precision.
- Use Gemini for brainstorming, planning, and organizing ideas efficiently.