Cursuri de pregatire Fundamentals of Reinforcement Learning

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să învețe elementele fundamentale ale Deep Reinforcement Learning pe măsură ce parcurg crearea unui agent de învățare profundă.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțelegeți conceptele cheie din spatele Deep Reinforcement Learning și fiți capabili să le deosebiți de Machine Learning.
• Aplicați algoritmi avansați Reinforcement Learning pentru a rezolva probleme din lumea reală.
• Construiți un agent de învățare profundă.
.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor de date de nivel intermediar care doresc să dobândească o înțelegere cuprinzătoare și abilități practice atât în Large Language Models (LLMs), cât și în Reinforcement Learning (RL).

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă componentele și funcționalitatea modelelor de transformare.
• Să optimizeze și să ajusteze cu precizie LLM-urile pentru sarcini și aplicații specifice.
• Să înțeleagă principiile și metodologiile de bază ale învățării prin întărire.
• Să învețe cum tehnicile de învățare prin întărire pot îmbunătăți performanța LLM-urilor.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să își aprofundeze cunoștințele despre învățarea prin consolidare și aplicațiile sale practice în dezvoltarea inteligenței artificiale utilizând Google Colab.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele de bază ale algoritmilor de învățare prin întărire.
• Să implementeze modele de învățare prin întărire utilizând TensorFlow și OpenAI Gym.
• Să dezvolte agenți inteligenți care învață prin încercări și erori.
• Optimizarea performanței agenților utilizând tehnici avansate, cum ar fi învățarea Q și rețelele Q profunde (DQN).
• Antrenarea agenților în medii simulate utilizând OpenAI Gym.
• Implementați modele de învățare prin consolidare pentru aplicații din lumea reală.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință din domeniul datelor care doresc să creeze și să implementeze un sistem Reinforcement Learning, capabil să ia decizii și să rezolve probleme din lumea reală în cadrul unei organizații.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă relațiile și diferențele dintre Reinforcement Learning și machine learning, deep learning, învățarea supravegheată și nesupravegheată.
• Să analizeze o problemă din lumea reală și să o redefinească ca problemă Reinforcement Learning.
• Implementarea unei soluții la o problemă din lumea reală utilizând Reinforcement Learning.
• Înțelegerea diferiților algoritmi disponibili în Reinforcement Learning și selectarea celui mai potrivit pentru problema în cauză.