Cursuri de pregatire Învățare prin Reforțare cu Google Colab
Învățarea prin reforțare este o ramură puternică a învățării automate, unde agenții învață acțiuni optime prin interacțiunea cu un mediu. Acest curs introduce participanții în algoritmii avansați de învățare prin reforțare și implementarea lor folosind Google Colab. Participanții vor lucra cu biblioteci populare precum TensorFlow și OpenAI Gym pentru a crea agenți inteligenți capabili să realizeze sarcini de luare a deciziilor în medii dinamice.
Această instruire condusă de un instructor, live (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.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu live-lab.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Schița de curs
Introducere în Învățarea prin Reforțare
- Ce este învățarea prin reforțare?
- Concepte cheie: agent, mediu, stări, acțiuni și recompense
- Provocări în învățarea prin reforțare
Explorare și Exploatare
- Echilibrarea explorării și exploatării în modelele RL
- Strategii de explorare: epsilon-lacom, softmax și altele
Q-Learning și Rețele Q-Profunde (DQNs)
- Introducere în Q-learning
- Implementarea DQNs folosind TensorFlow
- Optimizarea Q-learning cu replay de experiență și rețele țintă
Metode Bazate pe Politici
- Algoritmi de gradient de politică
- Algoritmul REINFORCE și implementarea sa
- Metode actor-critic
Lucrul cu OpenAI Gym
- Configurarea mediilor în OpenAI Gym
- Simularea agenților în medii dinamice
- Evaluarea performanței agenților
Tehnici Avansate de Învățare prin Reforțare
- Învățare prin reforțare multi-agent
- Gradient de politică determinist profund (DDPG)
- Optimizare de politică proximală (PPO)
Implementarea Modelelor de Învățare prin Reforțare
- Aplicații din lumea reală ale învățării prin reforțare
- Integrarea modelelor RL în medii de producție
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Experiență în programare Python
- Înțelegere de bază a conceptelor de învățare profundă și învățare automată
- Cunoaștere a algoritmilor și a conceptelor matematice utilizate în învățarea prin reforțare
Publicul Țintă
- Oameni de știință de date
- Practicieni în învățarea automată
- Cercetători în inteligență artificială
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Cursuri de pregatire Învățare prin Reforțare cu Google Colab - Rezervare
Cursuri de pregatire Învățare prin Reforțare cu Google Colab - Solicitare
Învățare prin Reforțare cu Google Colab - Cerere de consultanta
Cursuri viitoare
Cursuri înrudite
Modele Avansate de Învățare Automată cu Google Colab
21 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și îmbunătățească cunoștințele despre modelele de învățare automată, să-și dezvolte abilitățile de ajustare a hiperparametrilor și să învețe cum să implementeze modele eficient folosind Google Colab.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să implementeze modele avansate de învățare automată folosind framework-uri populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
- Să optimizeze performanța modelelor prin ajustarea hiperparametrilor.
- Să implementeze modele de învățare automată în aplicații din lumea reală folosind Google Colab.
- Să colaboreze și să gestioneze proiecte de învățare automată la scară largă în Google Colab.
Inteligența Artificială în Sănătate folosind Google Colab
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată specialiștilor în știința datelor și profesioniștilor din domeniul sănătății de nivel intermediar care doresc să valorifice inteligența artificială pentru aplicații avansate în sănătate folosind Google Colab.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Să implementeze modele de inteligență artificială în sănătate folosind Google Colab.
- Să folosească inteligența artificială pentru modelarea predictivă a datelor din sănătate.
- Să analizeze imagini medicale cu tehnici bazate pe inteligență artificială.
- Să exploreze considerațiile etice în soluțiile de sănătate bazate pe inteligență artificială.
Analiza Big Data cu Google Colab și Apache Spark
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și inginerilor de nivel intermediar care doresc să utilizeze Google Colab și Apache Spark pentru procesarea și analiza datelor mari.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze un mediu de big data folosind Google Colab și Spark.
- Să proceseze și să analizeze seturi mari de date eficient cu Apache Spark.
- Să vizualizeze datele mari într-un mediu colaborativ.
- Să integreze Apache Spark cu instrumente bazate pe cloud.
Introducere în Google Colab pentru Știința Datelor
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat data scientist-ilor începători și profesioniștilor IT care doresc să învețe elementele de bază ale științei datelor folosind Google Colab.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze și să navigheze în Google Colab.
- Să scrie și să execute cod Python de bază.
- Să importe și să gestioneze seturi de date.
- Să creeze vizualizări folosind biblioteci Python.
Google Colab Pro: Fluxuri de Lucru Scalabile în Python și AI în Cloud
14 OreGoogle Colab Pro este un mediu bazat pe cloud pentru dezvoltarea scalabilă în Python, oferind GPU-uri de înaltă performanță, timpi de funcționare mai lungi și mai multă memorie pentru sarcini solicitante de AI și știința datelor.
Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată utilizatorilor intermediari de Python care doresc să utilizeze Google Colab Pro pentru învățarea automată, procesarea datelor și cercetarea colaborativă într-o interfață puternică de notebook.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Să configureze și să gestioneze notebook-uri Python bazate pe cloud folosind Colab Pro.
- Să acceseze GPU-uri și TPU-uri pentru calcul accelerat.
- Să eficientizeze fluxurile de lucru de învățare automată folosind biblioteci populare (de exemplu, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Să se integreze cu Google Drive și surse de date externe pentru proiecte collaborative.
Formatul cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Viziunea Artificială cu Google Colab și TensorFlow
21 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea viziunii artificiale și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea de modele sofisticate de viziune folosind Google Colab.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să construiască și să antreneze rețele neuronale convoluționale (CNN) folosind TensorFlow.
- Să utilizeze Google Colab pentru dezvoltarea scalabilă și eficientă a modelelor în cloud.
- Să implementeze tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcini de viziune artificială.
- Să implementeze modele de viziune artificială pentru aplicații din lumea reală.
- Să folosească învățarea prin transfer pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
- Să vizualizeze și să interpreteze rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.
Învățare Profundă cu TensorFlow în Google Colab
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în date și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici de învățare profundă folosind mediul Google Colab.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de învățare profundă.
- Să înțeleagă elementele de bază ale rețelelor neuronale.
- Să implementeze modele de învățare profundă folosind TensorFlow.
- Să antreneze și să evalueze modele de învățare profundă.
- Să utilizeze funcții avansate ale TensorFlow pentru învățare profundă.
Învățare Profundă prin Reforțare cu Python
21 OreÎnvățarea 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.
Vizualizarea Datelor cu Google Colab
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat data scientist-ilor începători care doresc să învețe cum să creeze vizualizări de date semnificative și atractive din punct de vedere vizual.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru vizualizarea datelor.
- Să creeze diverse tipuri de grafice folosind Matplotlib.
- Să utilizeze Seaborn pentru tehnici avansate de vizualizare.
- Să personalizeze grafice pentru o prezentare și claritate mai bună.
- Să interpreteze și să prezinte date eficient folosind instrumente vizuale.
Fine-Tuning cu Învățare Prin Reforțare din Feedback Uman (RLHF)
14 OreAcest 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.
Modele de Limbaj de Mare Anvergură (LLMs) și Învățare Prin Recompense (RL)
21 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor de nivel intermediar care doresc să dobândească o înțelegere cuprinzătoare și abilități practice atât în Modelele de Limbaj de Mare Anvergură (LLMs), cât și în Învățarea Prin Recompense (RL).
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Înțelege componentele și funcționalitatea modelelor de tip transformer.
- Optimiza și ajusta LLMs pentru sarcini și aplicații specifice.
- Înțelege principiile și metodologiile de bază ale învățării prin recompense.
- Învață cum tehnicile de învățare prin recompense pot îmbunătăți performanța LLMs.
Învățare automată cu Google Colab
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în date și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să aplice algoritmi de învățare automată eficient folosind mediul Google Colab.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
- Să înțeleagă și să aplice diverși algoritmi de învățare automată.
- Să utilizeze biblioteci precum Scikit-learn pentru analiza și predicția datelor.
- Să implementeze modele de învățare supervizată și nesupervizată.
- Să optimizeze și să evalueze modelele de învățare automată în mod eficient.
Prelucrarea Limbajului Natural (NLP) cu Google Colab
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată specialiștilor în știința datelor și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici de NLP folosind Python în Google Colab.
La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:
- Să înțeleagă conceptele de bază ale prelucrării limbajului natural.
- Să preproceseze și să curețe date text pentru sarcini de NLP.
- Să efectueze analiza sentimentelor folosind bibliotecile NLTK și SpaCy.
- Să lucreze cu date text folosind Google Colab pentru dezvoltare scalabilă și colaborativă.
Fundamentele Programării în Python folosind Google Colab
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și analiștilor de date începători care doresc să învețe programarea în Python de la zero folosind Google Colab.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă elementele de bază ale limbajului de programare Python.
- Să implementeze cod Python în mediul Google Colab.
- Să utilizeze structuri de control pentru a gestiona fluxul unui program Python.
- Să creeze funcții pentru a organiza și reutiliza codul în mod eficient.
- Să exploreze și să utilizeze biblioteci de bază pentru programarea în Python.
Analiza Seriilor de Timp cu Google Colab
21 OreAceastă instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de date de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici de prognoză a seriilor de timp pe date din lumea reală folosind Google Colab.
La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Să înțeleagă elementele de bază ale analizei seriilor de timp.
- Să folosească Google Colab pentru a lucra cu date de tip serie temporală.
- Să aplice modele ARIMA pentru a prognoza tendințe ale datelor.
- Să utilizeze biblioteca Prophet de la Facebook pentru prognoze flexibile.
- Să vizualizeze datele de tip serie temporală și rezultatele prognozelor.
