Szkolenia Reinforcement Learning w Łódź

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Łódź (online lub na miejscu) jest skierowane do data scientistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zdobyć kompleksową wiedzę i praktyczne umiejętności w zakresie zarówno Dużych Modeli Językowych (LLMs), jak i Uczenia przez Wzmocnienie (RL).

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć komponenty i funkcjonalność modeli transformatorowych.
• Optymalizować i dostosowywać LLMs do konkretnych zadań i zastosowań.
• Zrozumieć podstawowe zasady i metodologie uczenia przez wzmocnienie.
• Dowiedzieć się, jak techniki uczenia przez wzmocnienie mogą poprawić wydajność LLMs.

Te szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Łódź (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów uczenia maszynowego i badaczy AI, którzy chcą zastosować RLHF do dostrajania dużych modeli AI w celu osiągnięcia lepszej wydajności, bezpieczeństwa i zgodności.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teoretyczne podstawy RLHF i dlaczego jest to istotne we współczesnym rozwoju AI.
• Wdrażać modele nagród oparte na opiniach ludzkich, aby kierować procesami uczenia przez wzmocnienie.
• Dostrajać duże modele językowe za pomocą technik RLHF, aby dostosować wyniki do preferencji ludzkich.
• Stosować najlepsze praktyki w zakresie skalowania procesów RLHF dla systemów AI na poziomie produkcyjnym.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Łódź (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat uczenia przez wzmacnianie i jego praktycznych zastosowań w rozwoju sztucznej inteligencji przy użyciu Google Colab.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje algorytmów uczenia przez wzmacnianie.
• Implementować modele uczenia przez wzmacnianie przy użyciu TensorFlow i OpenAI Gym.
• Tworzyć inteligentnych agentów uczących się metodą prób i błędów.
• Optymalizować wydajność agentów za pomocą zaawansowanych technik, takich jak Q-learning i głębokie sieci Q (DQNs).
• Trenować agentów w symulowanych środowiskach przy użyciu OpenAI Gym.
• Wdrażać modele uczenia przez wzmacnianie w rzeczywistych zastosowaniach.

Głębokie Uczenie przez Wzmocnienie (DRL) łączy zasady uczenia przez wzmacnianie z architekturami głębokiego uczenia się, umożliwiając agentom podejmowanie decyzji poprzez interakcję z ich środowiskiem. Stanowi podstawę wielu współczesnych postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji, takich jak samochody autonomiczne, sterowanie robotami, algorytmiczny handel oraz systemy rekomendacji adaptacyjnych. DRL pozwala sztucznemu agentowi uczyć się strategii, optymalizować polityki i podejmować autonomiczne decyzje na podstawie prób i błędów, wykorzystując uczenie oparte na nagrodach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest skierowane do programistów i naukowców zajmujących się danymi na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą poznać i zastosować techniki Głębokiego Uczenia przez Wzmocnienie do budowy inteligentnych agentów zdolnych do autonomicznego podejmowania decyzji w złożonych środowiskach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teoretyczne podstawy i matematyczne zasady Uczenia przez Wzmocnienie.
• Zaimplementować kluczowe algorytmy RL, w tym Q-Learning, Policy Gradients oraz metody Actor-Critic.
• Budować i trenować agentów Głębokiego Uczenia przez Wzmocnienie przy użyciu TensorFlow lub PyTorch.
• Zastosować DRL w rzeczywistych zastosowaniach, takich jak gry, robotyka i optymalizacja decyzji.
• Rozwiązywać problemy, wizualizować i optymalizować wydajność treningu przy użyciu nowoczesnych narzędzi.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja pod kierunkiem instruktora.
• Ćwiczenia praktyczne i implementacje.
• Demonstracje kodowania na żywo i aplikacje oparte na projektach.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowaną wersję tego kursu (np. z użyciem PyTorch zamiast TensorFlow), skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.