Online Megerősítéses tanulás Képzés Magyarország-ban

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.

Ez a trénervezetésű, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű gépi tanulási mérnököknek és AI kutatóknak címmzött, akik az RLHF alkalmazásával szeretnének finomhangolni nagy AI modelleket a kiváló teljesítmény, biztonság és alignment érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az RLHF elméleti alapjainak megértésére, és arra, miért elengedhetetlen a modern AI-fejlesztésben.
• Emberi visszajelzéseken alapuló jutalmi modellek implementálására az erővel tanítási folyamatok irányítására.
• Nagy nyelvi modellek finomhangolására RLHF technikák használatával, hogy a kimenetek összhangban legyenek az emberi preferenciákkal.
• A legjobb gyakorlatok alkalmazására az RLHF workflow skálázásához a termelő minőségű AI rendszerekhez.

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.