Reinforcement Learning Training in Dobrogea

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Dobrogea (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.

Acest training guițit de un instrucțurator în Dobrogea (online sau presencial) se adresează inginerilor avansați de învățare automată și cercetătorilor din domeniul IA care doresc să aplică RLHF pentru a finetuna modelele mari de AI pentru o performanță superioară, siguranță și aliniere.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentele teoretice ale RLHF și de ce este esențial în dezvoltarea modernă a IA.
• Să implementeze modele de recompensă bazate pe feedback uman pentru a guida procesele de învățare prin recompense.
• Să finetuneze modelele mari de limbaj folosind tehnici RLHF pentru a alinia iesirile cu preferințele umane.
• Să aplique cele mai bune practici pentru scalarea fluxurilor de lucru RLHF pentru sisteme AI de producție.

Această formare în direct (online sau presenzial) este destinată profesionistilor avansați care doresc să adâncească cunoștințele despre învățarea prin recompense și aplicațiile sale practice în dezvoltarea AI folosind Google Colab.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele de bază ale algoritmilor de învățare prin recompense.
• Să implementeze modele de învățare prin recompense folosind TensorFlow și OpenAI Gym.
• Să dezvolte agenți inteligenți care înveț prin încercări și greșeli.
• Să optimizeze performanța agentelor folosind tehnici avansate precum Q-learning și rețele Q adânci (DQNs).
• Să antreneze agenți în medii simulate folosind OpenAI Gym.
• Să deployeze modele de învățare prin recompense pentru aplicații din viața reală.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Dobrogea (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.
.

Această instruire live, condusă de un instructor în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor de date care doresc să depășească abordările tradiționale de învățare automată pentru a învăța un program de calculator să înțeleagă lucruri (să rezolve probleme) fără a utiliza date etichetate și seturi mari de date.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să aplice bibliotecile și limbajul de programare necesare pentru implementarea Reinforcement Learning.
• Să creeze un agent software care este capabil să învețe prin feedback în loc de învățare supravegheată.
• Să programeze un agent pentru a rezolva probleme în care luarea deciziilor este secvențială și finită.
• Să aplice cunoștințele pentru a proiecta software care poate învăța într-un mod similar celui în care învață oamenii.