Curs de pregatire Fundamentale ale Învățării Prin Recompensă

Învățarea Profundă prin Reforțare (IPR) combină principiile învățării prin reforțare cu arhitecturile de învățare profundă pentru a permite agenților să ia decizii prin interacțiunea cu mediile lor. Aceasta stă la baza multor progrese moderne în domeniul inteligenței artificiale, cum ar fi vehiculele autonome, controlul robotic, tranzacționarea algoritmică și sistemele de recomandare adaptivă. IPR permite unui agent artificial să învețe strategii, să optimizeze politici și să ia decizii autonome bazate pe încercare și eroare folosind învățarea bazată pe recompense.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date de nivel intermediar care doresc să învețe și să aplice tehnici de Învățare Profundă prin Reforțare pentru a construi agenți inteligenți capabili să ia decizii autonome în medii complexe.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă fundamentele teoretice și principiile matematice ale Învățării prin Reforțare.
• Implementeze algoritmi cheie de IPR, inclusiv Q-Learning, Gradientul Politicii și metode Actor-Critic.
• Construiască și antreneze agenți de Învățare Profundă prin Reforțare folosind TensorFlow sau PyTorch.
• Aplice IPR în aplicații din lumea reală, cum ar fi jocuri, robotică și optimizarea deciziilor.
• Depaneze, vizualizeze și optimizeze performanța antrenamentului folosind instrumente moderne.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuție ghidată.
• Exerciții practice și implementări practice.
• Demonstrații live de codare și aplicații bazate pe proiecte.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o versiune personalizată a acestui curs (de exemplu, folosind PyTorch în loc de TensorFlow), vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de învățare automată și cercetătorilor AI de nivel avansat care doresc să aplice RLHF pentru a ajusta modele AI mari pentru performanță superioară, siguranță și aliniere.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă fundamentele teoretice ale RLHF și de ce este esențială în dezvoltarea modernă a AI.
• Implementeze modele de recompensă bazate pe feedback uman pentru a ghida procesele de învățare prin reforțare.
• Ajusteze modele de limbaj mari folosind tehnici RLHF pentru a alinia rezultatele cu preferințele umane.
• Aplice cele mai bune practici pentru scalarea fluxurilor de lucru RLHF pentru sisteme AI de nivel producție.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat data scientist-ilor de nivel intermediar care doresc să dobândească o înțelegere completă și abilități practice atât în Modelele de Limbaj de Mare Anvergură (LLMs), cât și în Învățarea prin Întărire (RL).

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege componentele și funcționalitatea modelelor transformer.
• Optimiza și ajusta LLMs pentru sarcini și aplicații specifice.
• Înțelege principiile și metodologiile de bază ale învățării prin întărire.
• Învață cum tehnicile de învățare prin întărire pot îmbunătăți performanța LLMs.

Această instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea învățării prin reforțare și a aplicațiilor sale practice în dezvoltarea AI folosind Google Colab.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele de bază ale algoritmilor de învățare prin reforțare.
• Să implementeze modele de învățare prin reforțare folosind TensorFlow și OpenAI Gym.
• Să dezvolte agenți inteligenți care învață prin încercare și eroare.
• Să optimizeze performanța agenților folosind tehnici avansate precum Q-learning și rețele Q-profunde (DQNs).
• Să antreneze agenți în medii simulate folosind OpenAI Gym.
• Să implementeze modele de învățare prin reforțare pentru aplicații din lumea reală.