Lokalne, prowadzone przez instruktora kursy szkoleniowe na żywo dotyczące uczenia się ze wzmocnieniem demonstrują poprzez interaktywną praktyczną praktykę tworzenia i wdrażania systemu uczenia się ze wzmocnieniem. Szkolenie Reinforcement Learning jest dostępne jako "szkolenie online na żywo" lub "szkolenie na żywo na miejscu". Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu . Szkolenie na żywo na miejscu może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Trójmiasto lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w Trójmiasto. NobleProg — Twój lokalny dostawca szkoleń
Gdynia
Hotel Nadmorski, Ejsmonda 2, Gdynia, Polska, 81-409
Sala szkoleniowa znajduje się zaledwie 3 kilometry od Dworca PKP/PKS w Gdyni, co sprawia, że jest łatwo dostępna dla uczestników podróżujących pociągiem lub autobusem. Dodatkowo, jest oddalona tylko o 400 metrów od przystanku autobusowego, ułatwiając dojazd nawet tym, którzy podróżują komunikacją miejską. Wyposażona jest w niezbędne narzędzia do prowadzenia szkoleń, takie jak rzutnik, ekran oraz flipchart, co zapewnia komfortowe warunki dla uczestników i prowadzącego zajęcia.
Gdańsk
Hotel Fahrenheit, Grodzka 19, Gdańsk, Polska, 80-841
Sala szkoleniowa znajduje się w samym sercu malowniczej gdańskiej starówki, co sprawia, że otoczenie jest nie tylko inspirujące, ale także wyjątkowo atrakcyjne dla uczestników. W niedalekiej odległości można znaleźć dworzec PKP oraz PKS, ułatwiając przyjazd zarówno tym podróżującym pociągiem, jak i autobusem. Dodatkowo, lotnisko i port są również w zasięgu ręki, co czyni tę lokalizację wygodną dla osób przybywających z dalszych miejscowości, zarówno z kraju, jak i spoza jego granic.
To szkolenie prowadzone przez instruktora w Trójmiasto (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 Trójmiasto (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.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Trójmiasto (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.
Więcej...
Ostatnia aktualizacja:
Opinie uczestników (1)
Poziom szkolenia był na wysokim poziomie. Prowadzący nie bał się używać matematycznych formalizmów.
Mateusz Soczewka - Santander Bank Polska S.A.
Szkolenie - Fundamentals of Reinforcement Learning
