Poznań

NobleProg Poznań, Garbary 104a/11, Poznań, Poland, 61-757

Sala szkoleniowa znajduje się w budynku Esencja przy ulicy Garbary 104a/11, 61-757 Poznań.

Sala szkoleniowa znajduje się na drugim piętrze w klatce A budynku.

Parking
W pobliżu sali szkoleniowej liczba miejsc parkingowych jest ograniczona, obowiązuje strefa parkowania.

Płatne parkingi znajdują się przy skrzyżowaniu ulic Garbary i Piaskowej oraz Garbary i Grochowe Łąki (patrz mapka poniżej).

Dojazd komunikacją miejską
Wyszukiwarka połączeń: http://poznan.jakdojade.pl

  • Tramwaje: 3, 4, 8, 9, 13, 16, 17 - przystanek Małe Garbary
  • Autobusy: 47, 51, 60, 63, 67, 74, 76, 90, 603, 911 - przystanek Małe Garbary

Przeglądaj szkolenia

Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)

 21 godzin
This instructor-led, live training in wielkopolskie (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.
Więcej...

Reinforcement Learning with Google Colab

 28 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w wielkopolskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat uczenia się ze wzmocnieniem i jego praktycznych zastosowań w rozwoju sztucznej inteligencji przy użyciu Google Colab. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
  • Zrozumieć podstawowe koncepcje algorytmów uczenia się ze wzmocnieniem.
  • Wdrożyć modele uczenia się ze wzmocnieniem przy użyciu TensorFlow i OpenAI Gym.
  • Rozwijać inteligentnych agentów, którzy uczą się metodą prób i błędów.
  • Optymalizować wydajność agentów przy użyciu zaawansowanych technik, takich jak uczenie Q i głębokie sieci Q (DQN).
  • Trenowanie agentów w symulowanych środowiskach przy użyciu OpenAI Gym.
  • Wdrażanie modeli uczenia ze wzmocnieniem do rzeczywistych zastosowań.
Więcej...

Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

 14 godzin
To szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie wielkopolskie (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.
Więcej...

Deep Reinforcement Learning with Python

 21 godzin
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.
Więcej...

Fundamentals of Reinforcement Learning

 21 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w wielkopolskie (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

Pozostałe regiony w Polsce

Inne kraje

Te szkolenia są również dostępne w innych krajach

Konsultacje

Reinforcement Learning Konsultacje
Szkolenie Reinforcement Learning w Poznaniu, szkolenie wieczorowe Reinforcement Learning w Poznaniu, szkolenie weekendowe Reinforcement Learning w Poznaniu, Reinforcement Learning boot camp w Poznaniu, kurs zdalny Reinforcement Learning w Poznaniu, nauczanie wirtualne Reinforcement Learning w Poznaniu, lekcje Reinforcement Learning w Poznaniu, Kursy Reinforcement Learning w Poznaniu, wykładowca Reinforcement Learning w Poznaniu, instruktor Reinforcement Learning w Poznaniu, edukacja zdalna Reinforcement Learning w Poznaniu, kurs online Reinforcement Learning w Poznaniu, Trener Reinforcement Learning w Poznaniu, Kurs Reinforcement Learning w Poznaniu, nauka przez internet Reinforcement Learning w Poznaniu