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.

This instructor-led, live training in Polsce (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.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat uczenia z wzmocnieniem i jego praktycznych zastosowaniach w rozwoju AI przy użyciu Google Colab.

• Zrozumieć podstawowe koncepcje algorytmów uczenia z wzmocnieniem.
• Wdrożyć modele uczenia z wzmocnieniem przy użyciu TensorFlow i OpenAI Gym.
• Tworzyć inteligentnych agentów, którzy uczą się przez próbę i błąd.
• Optymalizować wydajność agentów przy użyciu zaawansowanych technik, takich jak Q-learning i głębokie sieci Q (DQNs).
• Trenować agentów w symulowanych środowiskach przy użyciu OpenAI Gym.
• Wdrażać modele uczenia z wzmocnieniem do realnych zastosowań.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie Polsce (online lub stacjonarnym) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów uczenia maszynowego i badaczy sztucznej inteligencji, którzy chcą zastosować RLHF do doszlifowania dużych modeli AI w celu uzyskania lepszej wydajności, bezpieczeństwa i zgodności.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teoretyczne podstawy RLHF i dlaczego jest ono kluczowe w współczesnym rozwoju sztucznej inteligencji.
• Wdrożyć modele nagród opartych na opinii człowieka, aby kierować procesami uczenia wzmocnionego.
• Doszkolić duże modele językowe za pomocą technik RLHF, aby dostosować wyniki do preferencji człowieka.
• Zastosować najlepsze praktyki w zakresie skalowania procesów RLHF dla systemów sztucznej inteligencji przeznaczonych do produkcji.