Online Reinforcement Learning Training in Magyarország

Ez 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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a megerősítő tanulást és annak gyakorlati alkalmazásait a mesterséges intelligencia fejlesztésében az Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a megerősítő tanulási algoritmusok alapfogalmait.
• Megerősítő tanulási modellek megvalósítása a TensorFlow és OpenAI Gym használatával.
• Intelligens ügynökök fejlesztése, amelyek próba-hibán keresztül tanulnak.
• Optimalizálja az ügynökök teljesítményét olyan fejlett technikák segítségével, mint a Q-learning és a mély Q-hálózatok (DQN).
• Ügynökök képzése szimulált környezetben a OpenAI Gym használatával.
• Telepítsen megerősítő tanulási modelleket a valós alkalmazásokhoz.

Ez az oktatóvezetett, élő edzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) az advanced-level gépi tanulás mérnököknek és AI kutatóknak szól, akik szeretnék RLHF-ot alkalmazni, hogy nagy AI-modelleket finomítsanak kiváló teljesítmény, biztonság és egyeztetés érdekében.

Ez az edzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetik az RLHF elméleti alapjait és azt, miért fontos a modern AI-fejlesztésben.
• Előkészítenek jutalommodelleket emberi visszajelzések alapján, hogy irányítsák a megerősítő tanulási folyamatokat.
• Finomítanak nagy nyelvmodelleket RLHF-technikákkal, hogy a kimenetek emberi preferenciákkal egyeztessenek.
• Alkalmaznak legjobb gyakorlatokat az RLHF-folyamatok skálázására gyártás szintű AI-rendszerekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék megtanulni a Deep Reinforcement Learning alapjait a Deep Learning Agent létrehozása során.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Deep Reinforcement Learning mögött meghúzódó kulcsfontosságú fogalmakat, és tudja megkülönböztetni a gépi tanulástól.
• Speciális Reinforcement Learning algoritmusok alkalmazása valós problémák megoldására.
• Hozzon létre egy mély tanulási ügynököt.

Ez 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.