Mély megerősítéses tanulás Pythonnal Képzés

Ez a kurzus az autóiparban alkalmazott mesterséges intelligenciát (különös hangsúlyt fektetve a gépi tanulásra és a mélytanulásra) mutatja be. Segít meghatározni, hogy mely technológiák használhatók (potenciálisan) egy autóban különböző helyzetekben: az egyszerű automatizálástól kezdve a képfelismerésen át az autonóm döntéshozatalig.

Ez a kurzus vezetők, megoldásarchitektusok, innovációs tisztviselők, műszaki igazgatók, szoftverarchitektusok és bárki számára készült, aki érdeklődik a mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazásai és a közeljövőben várható fejlődése iránt.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű résztvevőknek szól, akik szeretnének megismerni a valószínűségszámítás, statisztika, programozás és gépi tanulás alapfogalmait, és ezeket az MI fejlesztésében alkalmazni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a valószínűségszámítás és statisztika alapfogalmait, és azokat valós helyzetekben alkalmazni.
• Procedurális, funkcionális és objektum-orientált programkódot írni és értelmezni.
• Gépi tanulási technikákat implementálni, mint például osztályozás, klaszterezés és neurális hálózatok.
• MI megoldásokat fejleszteni szabálymotorok és szakértői rendszerek segítségével problémamegoldásra.

A Mesterséges Neurális Hálózat egy számítástechnikai adatmodell, amelyet a Mesterséges Intelligencia (MI) rendszerek fejlesztésében használnak, amelyek képesek „intelligens” feladatok végrehajtására. A Neurális Hálózatokat gyakran használják a Gépi Tanulás (ML) alkalmazásokban, amelyek maguk is az MI egyik megvalósításai. A Mély Tanulás az ML egy részterülete.

Ez egy 4 napos képzés, amely bemutatja a mesterséges intelligenciát és annak alkalmazásait. Lehetőség van egy további napra az AI projekt megvalósításához a képzés befejezése után. 

Ez egy 4 napos kurzus, amely bemutatja a mesterséges intelligenciát és annak alkalmazását a Python programozási nyelv segítségével. Lehetőség van egy további napra, hogy egy MI projektet végezz el a kurzus befejezése után. 

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű adattudósok és statisztikusok számára készült, akik szeretnék hatékonyan előkészíteni az adatokat, modelleket építeni és gépi tanulási technikákat alkalmazni szakmai területükön.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni és megvalósítani különböző gépi tanulási algoritmusokat.
• Adatokat és modelleket előkészíteni gépi tanulási alkalmazásokhoz.
• Utólagos elemzéseket végezni és eredményeket hatékonyan vizualizálni.
• Gépi tanulási technikákat alkalmazni valós, ágazatspecifikus helyzetekben.

A Mesterséges Neurális Hálózat egy számítástechnikai adatmodell, amelyet a Mesterséges Intelligencia (MI) rendszerek fejlesztésében használnak, amelyek „intelligens” feladatokat képesek végrehajtani. A Neurális Hálózatokat gyakran használják a Gépi Tanulás (ML) alkalmazásokban, amelyek maguk is az MI egyik megvalósítását képviselik. A Mély Tanulás az ML egy részhalmaza.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kutatásokkal és fejlesztőkkel foglalkozó szakembereknek szól, akik a Chainert szeretnék használni neurális hálózatok felépítéséhez és tanításához Pythonban, miközben a kódot könnyen hibakereshetővé teszik.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet a neurális hálózati modellek fejlesztésének megkezdéséhez.
• Neurális hálózati modelleket definiálni és implementálni érthető forráskód segítségével.
• Példákat futtatni és meglévő algoritmusokat módosítani a mélytanuló képzési modellek optimalizálása érdekében, miközben a GPU-kat használják a nagy teljesítmény érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország (online vagy helyszíni) bevezetést nyújt a mintafelismerés és a gépi tanulás területére. A képzés érinti a statisztika, számítástechnika, jelfeldolgozás, számítógépes látás, adatbányászat és bioinformatika gyakorlati alkalmazásait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alapvető statisztikai módszerek alkalmazására a mintafelismerésben.
• Kulcsfontosságú modellek, például neurális hálózatok és kernel módszerek használatára az adatelemzésben.
• Fejlett technikák alkalmazására komplex problémamegoldás során.
• Különböző modellek kombinálásával javítani az előrejelzési pontosságot.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű gépi tanulási mérnökök és AI kutatók számára készült, akik szeretnék alkalmazni az RLHF-t nagy AI modellek finomhangolására a kiváló teljesítmény, biztonság és összehangolás érdekében.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az RLHF elméleti alapjait és annak jelentőségét a modern AI fejlesztésben.
• Emberi visszajelzésen alapuló jutalommodelleket implementálni a megerősítő tanulási folyamatok irányításához.
• Nagy nyelvi modelleket finomhangolni RLHF technikák segítségével, hogy a kimenetek összhangban legyenek az emberi preferenciákkal.
• Az RLHF munkafolyamatok skálázásának legjobb gyakorlatait alkalmazni termelési szintű AI rendszerekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak szól, akik átfogó megértést és gyakorlati készségeket szeretnének szerezni a Nagy Nyelvi Modellek (LLMs) és a Megerősítéses Tanulás (RL) területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a transzformátor modellek összetevőit és működését.
• Optimalizálni és finomhangolni az LLMs-eket specifikus feladatokra és alkalmazásokra.
• Megérteni a megerősítéses tanulás alapvető elveit és módszertanát.
• Megtanulni, hogyan javíthatják a megerősítéses tanulási technikák az LLMs-ek teljesítményét.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a Matlabot egy konvolúciós neurális hálózat tervezésére, építésére és megjelenítésére képefelismerés céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Mélytanulási modell készítésére
• Adatcímkézés automatizálására
• Caffe és TensorFlow-Keras modellekkel való munkavégzésre
• Adatok betanítására több GPU, a felhő vagy klaszterek segítségével

Közönség

• Fejlesztők
• Mérnökök
• Szakterületi szakértők

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik a hagyományos gépi tanulási módszereken túl szeretnének elmenni, hogy megtanítsanak egy számítógépes programot dolgok kitalálására (problémák megoldására) címkézett adatok és nagy adathalmazok használata nélkül.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és alkalmazni a Megerősítő Tanulás megvalósításához szükséges könyvtárakat és programozási nyelvet.
• Létrehozni egy szoftver ügynököt, amely képes visszajelzésen keresztül tanulni a felügyelt tanulás helyett.
• Programozni egy ügynököt, amely képes olyan problémák megoldására, ahol a döntéshozatal sorrendi és véges.
• Alkalmazni a tudást olyan szoftver tervezésére, amely az emberi tanuláshoz hasonló módon képes tanulni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik mélyebben szeretnék megérteni a megerősítő tanulást és annak gyakorlati alkalmazásait az AI fejlesztésben a Google Colab használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a megerősítő tanulási algoritmusok alapvető fogalmait.
• Megvalósítani megerősítő tanulási modelleket a TensorFlow és az OpenAI Gym segítségével.
• Fejleszteni intelligens ügynököket, amelyek próbálgatással tanulnak.
• Optimalizálni az ügynökök teljesítményét olyan haladó technikákkal, mint a Q-learning és a mély Q-hálózatok (DQNs).
• Kiképezni ügynököket szimulált környezetekben az OpenAI Gym segítségével.
• Üzembe helyezni megerősítő tanulási modelleket valós alkalmazásokhoz.