Reinforcement Learning with Google Colab Képzés
A reinforcement learning egy erőteljes gépi tanulás ága, ahol az ügynökök optimális cselekményeket tanulnak környezettel való interakció során. Ez a kurzus bevezeti a résztvevőket a fejlett reinforcement learning algoritmusokba és ezek Google Colab-beli implementációjába. A résztvevők népszerű könyvtárakkal, mint a TensorFlow és az OpenAI Gym munkálattartó, intelligens ügynököket hoznak létre, amelyek képesek döntési feladatokra dinamikus környezetben.
Ez a tanárvezetett, élő tréning (online vagy helyszíni) fejlett szintű szakemberekre irányul, akik szeretnék mélyebben megérteni a reinforcement learning-et és annak praktikus alkalmazásait az AI fejlesztésben Google Colab segítségével.
A tréning végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a reinforcement learning algoritmusok központi fogalmait.
- Implementálni reinforcement learning modellt a TensorFlow és az OpenAI Gym segítségével.
- Fejleszteni olyan intelligens ügynököket, amelyek kísérletekkel és hibákkal tanulnak.
- Optimalizálni az ügynökök teljesítményét a Q-learning és a mély Q-hálózatok (DQNs) ilyen fejlett technikáival.
- Képességeket tanítani az ügynököknek a szimulált környezetekben az OpenAI Gym segítségével.
- Alkalmazni a reinforcement learning modellt valós világi feladatokra.
A Kurzus Formátuma
- Interaktív előadás és viták.
- Sok gyakorlat és gyakorlás.
- Élő labor környezetben való kézi implementáció.
Kurzus Testreszabás Lehetőségei
- A kurzus testreszabott tréningjének kérése érdekében kérem lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.
Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a Reinforcement Learning-be
- Mi a reinforcement learning?
- Fontos fogalmak: ügynök, környezet, állapotok, cselekmények és jutalmak
- A reinforcement learning kihívásai
Felfedezés és Kizárólagos Használat
- A felfedezés és a kizárólagos használat egyensúlyozása az RL modellben
- Felfedezési stratégiák: epsilon-greed, softmax, stb.
Q-Learning és Mély Q-Hálózatok (DQNs)
- Bevezetés a Q-learning-be
- DQNs implementálása a TensorFlow segítségével
- A Q-learning optimalizálása tapasztalati visszajátszás és célmérő hálózatok segítségével
Politikai Metódusok
- Politika gradiens algoritmusok
- A REINFORCE algoritmus és annak implementálása
- Aktor-kritikus módszerek
Az OpenAI Gym-mel való munka
- Környezetek beállítása az OpenAI Gym-ban
- Ügynökök szimulálása dinamikus környezetben
- Ügynök teljesítményének értékelése
Fejlett Reinforcement Learning Technikák
- Többügynökös reinforcement learning
- Mély determinisztikus politika gradiens (DDPG)
- Közelítő politika optimalizálás (PPO)
Reinforcement Learning Modell Alkalmazása
- A reinforcement learning valós világi alkalmazásai
- RL modell integrálása a gyártási környezetekbe
Összefoglalás és További Lépések
Követelmények
- Python programozással való tapasztalat
- Mély tanulás és gépi tanulás alapfogamaival kapcsolatos alapvető ismeretek
- A reinforcement learningben használt algoritmusok és matematikai fogalmak ismerete
Célcsoport
- Adattudósok
- Gépi tanulás gyakorlók
- AI kutatók
28 Órák
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Reinforcement Learning with Google Colab Képzés - Foglalás
Reinforcement Learning with Google Colab Képzés - Érdeklődés
Reinforcement Learning with Google Colab - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Fejlett gépi tanulási modellek a Google Colabban
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a fejlőtt szintű szakemberekre vonatkozik, akik szeretnék továbbfejleszteni a gépi tanulási modellek kapcsolatos ismereteit, javítani az hiperparaméter-illesztés készségén és megtanulni, hogyan helyezhetnek üzembe modelleket hatékonyan a Google Colab segítségével.
A képzés végére az érdeklődők képesek lesznek:
- Fejlett gépi tanulási modelleket implementálni népszerű keretrendszerek, mint a Scikit-learn és TensorFlow használatával.
- A modell teljesítményének optimalizálása hiperparaméter-illesztés segítségével.
- Gépi tanulási modelleket üzembe helyezni valós alkalmazásokban a Google Colab segítségével.
- Együttműködés és nagy méretű gépi tanulási projektek kezelése a Google Colabban.
Olvass tovább...
AI for Healthcare using Google Colab
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élőképes kormányzat Magyarország (online vagy helyszíni) olyan középhaladó szintű adattudósok és egészségügyi szakemberekre vonatkozik, akik MI technikákat szeretnének alkalmazni haladó egészségügyi alkalmazásokhoz a Google Colab használatával.
Az oktatás végére a résztvevők képesek lesznek:
- Egészségügyi alkalmazásokhoz MI modellt implementálni a Google Colab segítségével.
- Prediktív modellezést végezni egészségügyi adatokon MI technikák használatával.
- Orvosi képeket elemezni mesterséges intelligencia segítségével.
- Etikai megfontolásokat vizsgálni a MI alapú egészségügyi megoldásokban.
Olvass tovább...
Big Data Analytics az Google Colab és a Apache Spark szolgáltatással
14 ÓrákEz az oktatóvezetett, élő kiszolgált (online vagy helyszínen) képzés a közepes szintű adattudósok és mérnökök számára készült, akik nagy adatok feldolgozására és elemzésére szeretnék használni a Google Colab-ot és a Apache Spark-et.
Ez a képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Nagy adatkörnyezet beállítása Google Colab-mal és Spark-kal.
- Nagy adathalmazok hatékony feldolgozása és elemzése Apache Spark-vel.
- Nagy adatok vizualizálása együttműködő környezetben.
- Apache Spark integrálása felhőalapú eszközökkel.
Olvass tovább...
Bevezetés a Google Colab használatába adatelemzés szempontjából
14 ÓrákEz az interaktív képzés Magyarország (online vagy helyszíni) a kezdő szintű adatelemzőknek és IT szakembereknek irányul, akik megtanulják a Google Colab alapjait.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Beállítani és navigálni a Google Colab-on belül.
- Alapvető Python kódokat írni és futtatni.
- Adatszámadalmakat importálni és kezelni.
- Vizuálistikus megjelenéseket készíteni Python könyvtárakkal.
Olvass tovább...
Google Colab Pro: Skálázható Python és AI folyamatok a felhőben
14 ÓrákA Google Colab Pro egy felhőalapú környezet skálázható Python fejlesztésére, magas teljesítményű GPU-kat, hosszabb futási időt és több memóriát kínál igényes AI és adatelemző munkafolyamathoz.
Ez az interaktív tanfolyam (online vagy helyszínen) középfokú Python programozók számára terveztett, akik szeretnének a Google Colab Pro-t használni gépi tanulási feladatokhoz, adatelemzéshez és együttműködő kutatásokhoz erős notebook felületen keresztül.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Felhőalapú Python notebookokat beállítani és kezelni a Colab Pro segítségével.
- GPU-kat és TPU-kat használni gyorsított számításokhoz.
- Gyakori könyvtárakat (pl. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) használni gépi tanulási folyamatok optimalizálására.
- Együttműködő projektekhez Google Drive-t és külső adatforrásokat integrálni.
A képzés formája
- Interaktív előadás és vita.
- Sok gyakorlat és gyakorlás.
- Előállítás éles labor környezetben.
Képzés személyre szabása lehetőségei
- Egyéni képzés kérése esetén lépjen kapcsolatba velünk a megbeszéléshoz.
Olvass tovább...
Computer Vision a Google Colab és TensorFlow használatával
21 ÓrákEz az interaktív, tanárvezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) előrehaladott szintű szakemberekre vonatkozik, akik további ismereteket szeretnének szerezni a computer vision területen és kifejteni TensorFlow képesséit a bonyolult látási modellök fejlesztéséhez Google Colab segítségével.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Konvolúciós neurális hálózatok (CNN) építésére és betanítására TensorFlow segítségével.
- Google Colab felhőalapú modellfejlesztés hatékony és skálázható szolgáltatásainak kihasználására.
- Képfeldolgozási előkészítési technikák implementálására a látási feladatokhoz.
- Látás modellök üzembe helyezésére valós életben.
- Átvitel tanulással a CNN modellök teljesítményének javítása érdekében.
- Kép osztályozási modellök eredményeinek vizualizálására és értelmezésére.
Olvass tovább...
Deep Learning a Google Colabban TensorFlow használatával
14 ÓrákEz az oktatóvezetéses, élőképes képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósokra és fejlesztőkre vonatkozik, akik szeretnének megérteni és alkalmazni a mély tanulási technikákat a Google Colab környezetben.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Beállítani és navigálni a Google Colabot mély tanulási projektekhez.
- Megérteni az idegsejteknővények alapjait.
- Alkalmazni mély tanulási modelleket a TensorFlow használatával.
- Képzíteni és értékelnia a mély tanulási modelleket.
- Használni a TensorFlow speciális funkcióit a mély tanuláshoz.
Olvass tovább...
Mély Erősítési Tanulás Pythonnal
21 ÓrákA mély erőtanú tanulás (Deep Reinforcement Learning, DRL) kombinálja az erőtanú tanulás elveit a mély tanulás architektúrákkal, hogy lehetővé tegye az ügynököknek döntéseket hozni környezetükkel való interakciók révén. Alapja számos modern AI-fejlődésnek, mint például a önvezető járművek, robotikai vezérlés, algoritmusos kereskedelem és adaptív ajánló rendszerek. A DRL lehetővé teszi, hogy egy műszaki ügynök stratégiákat tanuljon, optimalizáljon politikákat és önálló döntéseket hozzon a próbálkozás-hibázás módszerével, juttatásalapú tanulással.
Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középszintű fejlesztők és adattudósok számára szól, akik tanulni és alkalmazni akarnak mély erőtanú tanulási technikákat, hogy intelligens ügynököket hozzanak létre, amelyek képesek önálló döntéshozásra komplex környezetekben.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megértik az erőtanú tanulás elméleti alapjait és matematikai elveit.
- Implementálják a kulcsfontosságú RL algoritmusokat, köztük a Q-Learning, Policy Gradients és Actor-Critic módszereket.
- Mély erőtanú tanulási ügynököket építenek és edznek TensorFlow vagy PyTorch segítségével.
- Alkalmazzák a DRL-t valós világbeli alkalmazásokban, mint például játékok, robotika és döntésoptimalizálás.
- Hibákat orvendek, vizualizálják és optimalizálják az edzési teljesítményt modern eszközökkel.
A képzés formája
- Interaktív előadás és vezetett beszélgetés.
- Pratikus feladatok és gyakorlati implementálások.
- Élő programozási bemutatók és projektalapú alkalmazások.
A képzés testreszabási lehetőségek
- Ha egy testreszabott változatot kérek erre a képzésre (pl. PyTorch használata TensorFlow helyett), kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a rendezést.
Olvass tovább...
Adatvizualizáció az Google Colab segítségével
14 ÓrákEz oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy előadóteremben) azoknak a kezdő szintű adattudósoknak szól, akik tanulni szeretnének, hogyan hozzanak létre jelentősséggel bíró és látványosan kellemes adattáblázatokat.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Beállítani és navigálni Google Colab adattáblázatokat.
- Többféle típusú ábrákat készíteni Matplotlib segítségével.
- Seaborn használatát előrehaladott vizualizációs technikákhoz.
- Ábrákat testreszabni a jobb prezentáció és áttekinthetőség érdekében.
- Adatok hatékony értelmezése és bemutatása vizuális eszközökkel.
Olvass tovább...
Nagy Nyelvi Modellek (LLMs) és Erősítési Tanulás (RL)
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak szól, akik átfogó ismeretekre és gyakorlati készségekre szeretnének szert tenni mind a Large Language Models (LLMs)-ban, mind az Reinforcement Learning-ben (RL).
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a transzformátormodellek összetevőit és funkcióit.
- Optimalizálja és finomhangolja az LLM-eket meghatározott feladatokhoz és alkalmazásokhoz.
- Ismerje meg a megerősítő tanulás alapelveit és módszertanát.
- Ismerje meg, hogy a megerősítő tanulási technikák hogyan javíthatják az LLM-ek teljesítményét.
Olvass tovább...
Gépi tanulás a Google Colab-ban
14 ÓrákEz a tanárvezető, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középfokú adattudósok és fejlesztők számára készült, akik szeretnének hatékonyan alkalmazni gépi tanulási algoritmusokat a Google Colab környezetben.
A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:
- Beállítani és navigálni a Google Colab-ot gépi tanulási projektekhez.
- Egyértelműen megérteni és alkalmazni különböző gépi tanulási algoritmusokat.
- Használni könyvtárakat, mint a Scikit-learn, az adatok elemzésére és előrejeleztetésére.
- Alkalmazni felügyelt és nem felügyelt tanulási modelleket.
- Hatékonyan optimalizálni és értékelni a gépi tanulási modelleket.
Olvass tovább...
Természetes nyelvi feldolgozás (NLP) az Google Colab segítségével
14 ÓrákEz az oktatói vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszakasz szintű adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik NLP technikákat szeretnének alkalmazni Python-vel Google Colab-ban.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megértetik az NLP alapvető fogalmait.
- Előkészítenek és tisztítsanak szöveges adatokat NLP feladatokhoz.
- Érzékelési elemzést végeznek NLTK és SpaCy könyvtárakkal.
- Dolgoznak szöveges adatokkal Google Colab-ban skalázható és együttműködő fejlesztéshez.
Olvass tovább...
Python Programming alapok a Google Colab-val
14 ÓrákEz oktatói vezette, élő (online vagy helyszíni) képzés arról szól, hogy kezdő szintű fejlesztők és adattisztítók tanuljanak Python programozást alapoktól kezdve Google Colab segítségével.
E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a Python programozási nyelv alapjait.
- Python kódot valósítanak meg a Google Colab környezetben.
- Ellenőrző struktúrákat használnak egy Python program folyamatának kezeléséhez.
- Függvények létrehozására és hatékony kód-újrafelhasználásra.
- Alapkönyvtárak használatához és felfedezéséhez Python programozásban.
Olvass tovább...
Fundamentals of Reinforcement Learning
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik a hagyományos gépi tanulási megközelítéseken túlmenően meg akarnak tanítani egy számítógépes programot, hogy kitaláljon dolgokat (problémákat oldjon meg) címkézett adatok és nagy adathalmazok.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Telepítse és alkalmazza a Reinforcement Learning megvalósításához szükséges könyvtárakat és programozási nyelvet.
- Hozzon létre egy szoftverügynököt, amely képes visszacsatoláson keresztül tanulni a felügyelt tanulás helyett.
- Programozzon egy ügynököt olyan problémák megoldására, ahol a döntéshozatal szekvenciális és véges.
- Alkalmazza a tudást olyan szoftverek tervezésére, amelyek az emberek tanulásához hasonló módon tudnak tanulni.
Olvass tovább...
Time Series Analysis with Google Colab
21 ÓrákEz az oktató által vezetett élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattanulókra irányul, akik a Google Colab használatával szeretnének time series előrejelző technikákat alkalmazni valós adatokon.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Értik a time series analysis alapjait.
- Használják a Google Colab-ot az idősorozatok elemzésére.
- Alkalmazzák az ARIMA modelleket az adattendencias előrejelzésére.
- Használják a Facebook Prophet könyvtárát rugalmas előrejelzéshez.
- Láthatóságossá tesszék az idősorozatok és az előrejelzési eredményeket.
Olvass tovább...
