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 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 oktatóvezetett élő kiegészítő képzés Magyarország (online vagy előadóteremben) az advanced szintű szakemberek számára szolgál, akik mélyebben szeretnék megismerni a megerősítő tanulás alapelveit és gyakorlati alkalmazásait az AI fejlesztésben Google Colab-t használva.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik a megerősítő tanulási algoritmusok alapelveit.
• Implementálják a megerősítő tanulási modelleket TensorFlow és OpenAI Gym segítségével.
• Fejlesztenek intelligens ügynököket, amelyek próbálkozás-hiba módon tanulnak.
• Optimálják az ügynökök teljesítményét Q-learning és mély Q-hálózatok (DQNs) segítségével.
• Képzik ügynököket szimulált környezetekben OpenAI Gym segítségével.
• Telepítik a megerősítő tanulási modelleket valós alkalmazásokba.

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.