Online lub na miejscu, prowadzone przez instruktora szkolenia na żywo z zakresu Reinforcement Learning demonstrują, jak tworzyć i wdrażać system Reinforcement Learning, poprzez interaktywne ćwiczenia praktyczne.
Szkolenia z Reinforcement Learning dostępne są jako "szkolenie na żywo online" lub "szkolenie na żywo na miejscu". Szkolenie na żywo online (znane również jako "zdalne szkolenie na żywo") jest realizowane za pomocą interaktywnego pulpitu zdalnego. Szkolenie na żywo na miejscu może być przeprowadzone 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 na żywo w Trójmiasto (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 Trójmiasto (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 Trójmiasto (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.
Te szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Trójmiasto (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wykroczyć poza tradycyjne podejścia do uczenia maszynowego, aby nauczyć program komputerowy rozwiązywania problemów bez użycia oznaczonych danych i dużych zbiorów danych.
Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:
Zainstalować i zastosować biblioteki oraz język programowania niezbędne do implementacji Uczenia ze Wzmocnieniem.
Stworzyć agenta programowego, który jest w stanie uczyć się poprzez informacje zwrotne, a nie poprzez uczenie nadzorowane.
Zaprogramować agenta do rozwiązywania problemów, w których podejmowanie decyzji jest sekwencyjne i skończone.
Zastosować wiedzę do projektowania oprogramowania, które może uczyć się w sposób podobny do ludzkiego.
Więcej...
Ostatnia aktualizacja:
Opinie uczestników (2)
Interaktywność szkolenia. Dużo eksperymentowaliśmy.
Lidia Opuchlik - Orange Szkolenia
Szkolenie - Deep Reinforcement Learning with Python
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
