Szkolenia Reinforcement Learning w Radom

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (online lub stacjonarnie) jest skierowane do data scientistów średniego poziomu, którzy chcą zdobyć wszechstronne zrozumienie i praktyczne umiejętności w dziedzinie zarówno Wielkich Modeli Językowych (LLMs), jak i Uczącego się przez Wzmocnienie (RL).

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć składniki i funkcjonalności modeli transformer.
• Optymalizować i dostosowywać LLMs do konkretnych zadań i aplikacji.
• Zrozumieć podstawowe zasady i metodyki uczenia się przez wzmocnienie.
• Nauczyć się, jak techniki uczenia się przez wzmocnienie mogą poprawiać wydajność LLMs.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie Radom (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.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowany do profesjonalistów zaawansowanego poziomu, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat uczenia z wzmocnieniem i jego praktycznych zastosowań w rozwoju sztucznej inteligencji za pomocą Google Colab.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje algorytmów uczenia z wzmocnieniem.
• Implementować modele uczenia z wzmocnieniem za pomocą TensorFlow i OpenAI Gym.
• Tworzyć inteligentnych agentów, którzy uczą się przez próbę i błąd.
• Optymalizować wydajność agentów za pomocą zaawansowanych technik, takich jak Q-learning i głębokie sieci Q (DQNs).
• Trenować agentów w symulowanych środowiskach za pomocą OpenAI Gym.
• Wdrażać modele uczenia z wzmocnieniem w zastosowaniach rzeczywistych.

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 (na miejscu lub zdalnie) 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.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zainstalować i zastosować biblioteki i język programowania potrzebne do wdrożenia Reinforcement Learning.
• Stworzyć agenta oprogramowania, który jest w stanie uczyć się poprzez informacje zwrotne zamiast poprzez nadzorowane uczenie się.
• Zaprogramować agenta do rozwiązywania problemów, w których podejmowanie decyzji jest sekwencyjne i skończone.
• Zastosować wiedzę do zaprojektowania oprogramowania, które może uczyć się w sposób podobny do tego, w jaki uczą się ludzie.