Online Reinforcement Learning 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 az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű gépi tanulási mérnökök és AI kutatók számára készült, akik szeretnék alkalmazni az RLHF-t nagy AI modellek finomhangolására a kiváló teljesítmény, biztonság és összehangolás érdekében.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az RLHF elméleti alapjait és annak jelentőségét a modern AI fejlesztésben.
• Emberi visszajelzésen alapuló jutalommodelleket implementálni a megerősítő tanulási folyamatok irányításához.
• Nagy nyelvi modelleket finomhangolni RLHF technikák segítségével, hogy a kimenetek összhangban legyenek az emberi preferenciákkal.
• Az RLHF munkafolyamatok skálázásának legjobb gyakorlatait alkalmazni termelési szintű 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.

A Mély Megerősítéses Tanulás (DRL) a megerősítéses tanulás elveit a mély tanulási architektúrákkal kombinálja, hogy lehetővé tegye az ügynökök számára a döntéshozatalt a környezetükkel való interakció révén. Számos modern AI-fejlesztés alapját képezi, mint például az önvezető járművek, a robotika irányítása, az algoritmikus kereskedés és az adaptív ajánlórendszerek. A DRL lehetővé teszi egy mesterséges ügynök számára, hogy stratégiákat tanuljon, politikákat optimalizáljon és autonóm döntéseket hozzon a próbálgatás és a jutalomalapú tanulás segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középhaladó szintű fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnének megismerni és alkalmazni a Mély Megerősítéses Tanulás technikáit, hogy intelligens ügynököket építsenek, amelyek képesek autonóm döntéshozatalra komplex környezetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a megerősítéses tanulás elméleti alapjait és matematikai elveit.
• Kulcsfontosságú RL algoritmusokat implementálni, beleértve a Q-Learnint, a Policy Gradients és az Actor-Critic módszereket.
• Mély megerősítéses tanulási ügynököket építeni és betanítani TensorFlow vagy PyTorch segítségével.
• DRL-t alkalmazni valós alkalmazásokban, mint például játékok, robotika és döntésoptimalizálás.
• Hibakeresést, vizualizációt és a betanítási teljesítmény optimalizálását modern eszközökkel végezni.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és irányított beszélgetés.
• Gyakorlati feladatok és gyakorlati megvalósítások.
• Élő kódolási bemutatók és projektalapú alkalmazások.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha egy testreszabott változatot szeretne kérni a kurzusból (pl. PyTorch használata TensorFlow helyett), kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik a hagyományos gépi tanulási módszereken túl szeretnének elmenni, hogy megtanítsanak egy számítógépes programot dolgok kitalálására (problémák megoldására) címkézett adatok és nagy adathalmazok használata nélkül.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és alkalmazni a Megerősítő Tanulás megvalósításához szükséges könyvtárakat és programozási nyelvet.
• Létrehozni egy szoftver ügynököt, amely képes visszajelzésen keresztül tanulni a felügyelt tanulás helyett.
• Programozni egy ügynököt, amely képes olyan problémák megoldására, ahol a döntéshozatal sorrendi és véges.
• Alkalmazni a tudást olyan szoftver tervezésére, amely az emberi tanuláshoz hasonló módon képes tanulni.