Timișoara

NobleProg Timisoara, Strada Coriolan Brediceanu 10, Timișoara, romania, 300736

City Business Centre este o cladire de birouri recenta. Pe langa particularitatile arhitectonice si functionalitatile speciale, complexul se bucura si de o pozitie foarte buna, fiind usor accesibila cu ajutorul mijloacelor de transport in comun sau cu masina.

Centrul poate fi accesat folosind transport in comun. Exista o statie tramvai sau de autobuz la 1 min. distanta de mers pe jos, cu conexiune catre oras si periferie.

La 3 min. de mers pe jos (aprox. 350m distanta) puteti descoperi Parcul Botanic Timisoara, Parcul Civic, Parcul Central A. Scudier.

Locuri de parcare se pot gasi in parcarea subterana sau in apropiere.

Explorati cursurile noastre

Modele de Limbaj de Mare Anvergură (LLMs) și Învățare Prin Recompense (RL)

 21 Ore

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor de nivel intermediar care doresc să dobândească o înțelegere cuprinzătoare și abilități practice atât în Modelele de Limbaj de Mare Anvergură (LLMs), cât și în Învățarea Prin Recompense (RL).

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

  • Înțelege componentele și funcționalitatea modelelor de tip transformer.
  • Optimiza și ajusta LLMs pentru sarcini și aplicații specifice.
  • Înțelege principiile și metodologiile de bază ale învățării prin recompense.
  • Învață cum tehnicile de învățare prin recompense pot îmbunătăți performanța LLMs.
Citește mai mult...

Fine-Tuning cu Învățare prin Întărire din Feedback Uman (RLHF)

 14 Ore

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de învățare automată de nivel avansat și cercetătorilor în domeniul IA care doresc să aplice RLHF pentru a ajusta modele mari de IA pentru o performanță, siguranță și aliniere superioară.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

  • Înțelege fundamentele teoretice ale RLHF și de ce este esențială în dezvoltarea IA modernă.
  • Implementa modele de recompensă bazate pe feedback uman pentru a ghida procesele de învățare prin întărire.
  • Ajusta modele mari de limbaj folosind tehnici RLHF pentru a alinia rezultatele cu preferințele umane.
  • Aplica cele mai bune practici pentru scalarea fluxurilor de lucru RLHF pentru sisteme de IA de nivel de producție.
Citește mai mult...

Învățarea prin Recompensă cu Google Colab

 28 Ore

Această instruire condusă de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să își aprofundeze înțelegerea învățării prin recompensă și a aplicațiilor sale practice în dezvoltarea IA folosind Google Colab.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

  • Să înțeleagă conceptele de bază ale algoritmilor de învățare prin recompensă.
  • Să implementeze modele de învățare prin recompensă folosind TensorFlow și OpenAI Gym.
  • Să dezvolte agenți inteligenți care învață prin încercare și eroare.
  • Să optimizeze performanța agenților folosind tehnici avansate precum Q-learning și rețele Q profunde (DQNs).
  • Să antreneze agenți în medii simulate folosind OpenAI Gym.
  • Să implementeze modele de învățare prin recompensă pentru aplicații din lumea reală.
Citește mai mult...

Învățare Profundă prin Reforțare cu Python

 21 Ore

Învățarea Profundă prin Reforțare (DRL) combină principiile învățării prin reforțare cu arhitecturile de învățare profundă pentru a permite agenților să ia decizii prin interacțiunea cu mediile lor. Aceasta stă la baza multor avansuri moderne în domeniul inteligenței artificiale, cum ar fi vehiculele autonome, controlul roboticii, tranzacționarea algoritmică și sistemele de recomandare adaptivă. DRL permite unui agent artificial să învețe strategii, să optimizeze politici și să ia decizii autonome bazate pe încercare și eroare folosind învățarea bazată pe recompense.

Acest antrenament condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date de nivel intermediar care doresc să învețe și să aplice tehnici de Învățare Profundă prin Reforțare pentru a construi agenți inteligenți capabili să ia decizii autonome în medii complexe.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

  • Să înțeleagă fundamentele teoretice și principiile matematice ale Învățării prin Reforțare.
  • Să implementeze algoritmi cheie de RL, inclusiv Q-Learning, Policy Gradients și metode Actor-Critic.
  • Să construiască și să antreneze agenți de Învățare Profundă prin Reforțare folosind TensorFlow sau PyTorch.
  • Să aplice DRL în aplicații din lumea reală, cum ar fi jocuri, robotică și optimizarea deciziilor.
  • Să depaneze, să vizualizeze și să optimizeze performanța antrenamentului folosind instrumente moderne.

Formatul Cursului

  • Prelegere interactivă și discuție ghidată.
  • Exerciții practice și implementări practice.
  • Demonstrații live de codare și aplicații bazate pe proiecte.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

  • Pentru a solicita o versiune personalizată a acestui curs (de exemplu, folosind PyTorch în loc de TensorFlow), vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Citește mai mult...

Fundamentale ale Învățării prin Recompensă

 21 Ore

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor care doresc să depășească abordările tradiționale ale învățării automate pentru a învăța un program de calculator să rezolve probleme fără a folosi date etichetate și seturi mari de date.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

  • Instala și aplica bibliotecile și limbajul de programare necesare pentru implementarea Învățării prin Recompensă.
  • Crea un agent software capabil să învețe prin feedback în loc de învățare supravegheată.
  • Programa un agent să rezolve probleme în care luarea deciziilor este secvențială și finită.
  • Aplica cunoștințele pentru a proiecta software care poate învăța într-un mod similar cu cel în care învață oamenii.
Citește mai mult...

Ultima actualizare:

Cursuri viitoare

Învățare Profundă prin Reforțare cu Python

2026-04-22 09:30
21 ore
Timișoara
1175 EUR (Online (Remote))
1775 EUR (Sală de clasă)

Învățare Profundă prin Reforțare cu Python

2026-05-06 09:30
21 ore
Timișoara
1175 EUR (Online (Remote))
1775 EUR (Sală de clasă)

Învățare Profundă prin Reforțare cu Python

2026-05-20 09:30
21 ore
Timișoara
1175 EUR (Online (Remote))
1775 EUR (Sală de clasă)

Fundamentale ale Învățării prin Recompensă

2026-06-03 09:30
21 ore
Timișoara
979 EUR (Online (Remote))
1579 EUR (Sală de clasă)

Alte regiuni din România

Alte țări

Aceste cursuri sunt disponibile si in alte tari.

Consultanță

Reinforcement Learning Consultanță
Reinforcement Learning Cursuri in Banat and Crisana, Sfarsit de saptamana Reinforcement Learning Cursuri in Banat and Crisana, Seara Reinforcement Learning Training in Banat and Crisana, Reinforcement Learning Cu instructor in Banat and Crisana, Reinforcement Learning Coaching in Banat and Crisana, Reinforcement Learning Cu instructor in Banat and Crisana,Reinforcement Learning Clase in Banat and Crisana, Reinforcement Learning Trainer in Banat and Crisana, Reinforcement Learning Pe pagina in Banat and Crisana, Seara Reinforcement Learning Cursuri in Banat and Crisana, Reinforcement Learning Instructor in Banat and Crisana, Sfarsit de saptamana Reinforcement Learning Training in Banat and Crisana, Reinforcement Learning Cursuri private in Banat and Crisana, Reinforcement Learning one on one training in Banat and Crisana, Reinforcement Learning Camp in Banat and Crisana