Reinforcement Learning oktatás Hajdú-Bihar

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Hajdú-Bihar-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.

Ez az oktatás, melyet tanárok vezetnek, élőben (online vagy helyszínen) a haladó szintű gépi tanulási mérnökök és mesterséges intelligencia kutatók számára készült, akik szeretnék RLHF-t alkalmazni nagy AI modellek finomhangolásához az eredmények, biztonság és igazságosság javítása érdekében.

Ez az oktatás végén a résztvevők képesek lesznek:

• Az RLHF elméleti alapjait megérteni, valamint miért fontos az a modern AI-fejlesztésben.
• Belsődiagramokat kialakítani emberi visszajelződés alapján az erősítő tanulási folyamatok irányításához.
• Nagy nyelvi modelleket RLHF technikák segítségével finomhangolni, hogy a kimenetek emberi preferenciákkal igazodjanak meg.
• Beszerezni a legjobb gyakorlatokat az RLHF folyamatainak teljes méretű AI rendszerekre való méretezéséhez.

Ez a tanárvezetett, élő tréning Hajdú-Bihar (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 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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Hajdú-Bihar-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.