Cursuri de pregatire Reinforcement Learning with Google Colab
Opțiuni de Personalizare a Cursului
Formatul Cursului
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
Învățarea prin recompense este o ramură puternică a învățării automate unde agenții învață acțiuni optime prin interacțiune cu un mediu. Acest curs introduce participanții la algoritmi avansați de învățare prin recompense și implementarea lor folosind Google Colab. Participanții vor lucra cu biblioteci populare precum TensorFlow și OpenAI Gym pentru a crea agenți inteligenți capabili să își realizeze sarcini de luare de decizii în medii dinamice.
Acest training condus de un instrucțurator (în mod online sau live) este destinat profesionistilor cu nivel avansat care doresc să adâncească cunoștințele lor despre învățarea prin recompense și aplicațiile sale practice în dezvoltarea IA folosind Google Colab.
- Lectură interactivă și discuție.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare la mână într-un mediu de laborator live.
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru aranjamente.
- Comprende conceptele de bază ale algoritmilor de învățare prin recompense.
- Implementați modele de învățare prin recompense folosind TensorFlow și OpenAI Gym.
- Dezvoltarea agenților inteligenți care înveț prin încercare și greșeală.
- Optimizați performanța agenților folosind tehnici avansați precum Q-learning și rețele Q profunde (DQNs).
- Antrenați agenți în medii simulate folosind OpenAI Gym.
- Deployați modele de învățare prin recompense pentru aplicații din viața reală.
Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Tehnici Avansate Reinforcement Learning
Implementarea Modelelor Reinforcement Learning
Explorare și Exploatare
Introducere în Reinforcement Learning
Metode Bazate pe Politici
Q-Learning și Rețele Q Profunde (DQNs)
Concluzii și Pasul Următor
Lucru cu OpenAI Gym
- Echilibrarea explorării și exploatarii în modele RL
- Strategii de explorare: epsilon-greedy, softmax și alte strategii
- Introducere în Q-learning
- Implementarea DQNs folosind TensorFlow
- Optimizarea Q-learning prin replierea experienței și rețelele țintă
- Aprenderea recompensată cu mai mulți agenți
- Gradientul politic determinist profund (DDPG)
- Optimizarea politicii proximale (PPO)
- Algoritmi de gradient politic
- Algoritmul REINFORCE și implementarea sa
- Metode actor-critic
- Aplicații din viața reală a învățării prin recompense
- Integrarea modelelor RL în mediul de producție
- Configurarea mediilor în OpenAI Gym
- Simularea agentelor în medii dinamice
- Evaluarea performanței agenților
- Ce este învățarea prin recompense?
- Concepte cheie: agent, mediu, stări, acțiuni și recompense
- provocări în învățarea prin recompense
Cerințe
Audiența
- Cercetători în științele datelor
- Practicieni în învățarea automatizată
- Cercetători AI
- Experiență cu programare Python
- Compreensiune de bază a conceptelor de învățare profundă și învățare automatizată
- Cunoștințe ale algoritmilor și conceptelor matematice utilizate în învățarea prin recompense
28 ore
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Cursuri de pregatire Reinforcement Learning with Google Colab - Booking
Cursuri de pregatire Reinforcement Learning with Google Colab - Enquiry
Reinforcement Learning with Google Colab - Cerere de consultanta
Cerere de consultanta
Upcoming Courses
Cursuri înrudite
Advanced Machine Learning Models with Google Colab
21 oreLa sfârșitul acestui training, participantii vor putea:
Această formare sub conducerea unui instruCTOR (online sau presentială) se adresează profesionistilor avansați care doresc să îmbunătățească cunoștințele lor despre modele de învățare automatizată, să îmbunătățească abilitățile lor în ajustarea iperparametrilor și să învețe cum să depună eficient modelele folosind Google Colab.
- Implementați modele avansate de învățare automatizată folosind cadouri populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
- Optimizați performanța modelului prin ajustarea iperparametrilor.
- Depuneți modele de învățare automatizată în aplicații din lumea reală folosind Google Colab.
- Colaborați și gestionați proiecte de învățare automatizată pe scară largă în Google Colab.
Citește mai mult...
AI for Healthcare using Google Colab
14 oreThis instructor-led, live training in Moldova (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement AI models for healthcare using Google Colab.
- Use AI for predictive modeling in healthcare data.
- Analyze medical images with AI-driven techniques.
- Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.
Citește mai mult...
Big Data Analytics with Google Colab and Apache Spark
14 oreLa sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
Acest antrenament în timp real (online sau presenzial) în Moldova este destinat specialistilor intermediari de știința datelor și ingineri care doresc să folosească Google Colab și Apache Spark pentru procesarea și analiza datelor masive.
- Configurarea unui mediu de date mari folosind Google Colab și Spark.
- Procesarea și analiza eficientă a mulțimilor de date mari cu ajutorul Apache Spark.
- Visualizarea datelor mari într-un mediu colaborativ.
- Integrarea lui Apache Spark cu instrumentele bazate pe cloud.
Citește mai mult...
Introduction to Google Colab for Data Science
14 oreLa sfârșitul acestui training, participantii vor putea:
Acest training dirijat de un instrucțuator (online sau presenzial) în Moldova este destinat cercetătorilor de date și profesionali IT de nivel începător care dorește să învețe bazele științei datelor folosind Google Colab.
- Configurați și navigați prin Google Colab.
- Scrieți și executați cod Python de bază.
- Importați și gestionați seturi de date.
- Creați vizualizări folosind biblioteci Python.
Citește mai mult...
Google Colab Pro: Scalable Python and AI Workflows in the Cloud
14 orePro Google Colab este un mediu bazat pe cloud pentru dezvoltarea de mari dimensiuni a Python, oferind GPU-uri cu performanță ridicată, durate de funcționare mai lungi și mai multă memorie pentru sarcini AI și știința datelor complexe.
Această formare sub liderajul unui instruitor (online sau la sediu) se adresează utilizatorilor intermediari ai Python care dorească să folosească Pro Google Colab pentru învățarea automatizată, procesarea datelor și cercetare colaborativă într-o interfață puternică de notebook.
La sfârșitul formării, participanții vor putea:
- Configura și gestiona notebookele bazate pe cloud cu ajutorul Colab Pro.
- Utiliza GPUuri și TPUs pentru calcul accelerat.
- Simplifica fluxurile de lucru ale învățării automatizate folosind biblioteci populare (de exemplu, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Integra cu Google Drive și surse de date externe pentru proiecte colaborative.
Format al cursului
- Curs interactiv și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare manuală într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Citește mai mult...
Computer Vision with Google Colab and TensorFlow
21 oreLa sfârșitul acestei învățări, participanții vor putea:
Această formare prescrită (online sau pe local) este destinată profesionistilor cu nivel avansat care doresc să adâncească cunoștințele lor despre viziunea artificială și să exploreze capacitățile lui TensorFlow pentru dezvoltarea de modele sofisticate de viziune folosind Google Colab.
- Să construiască și antreneze rețele neuronale convoluționale (CNNs) folosind TensorFlow.
- Să beneficieze de Google Colab pentru dezvoltarea modelelor bazate pe cloud în mod scalabil și eficient.
- Implementarea tehnicilor de preprocesare a imaginilor pentru sarcinile de viziune artificială.
- Să deployeze modelele de viziune artificială pentru aplicații în lumea reală.
- Utilizați învățarea transferului pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
- Să vizualizeze și să interpreteze rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.
Citește mai mult...
Deep Learning with TensorFlow in Google Colab
14 oreLa sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
Acest training guiț de instrucțurator (online sau pe locație) este destinat specialiștilor intermediari în domeniul datelor și dezvoltatorilor care doresc să înțeleagă și să aplique tehnici de învățare profundă folosind mediul Google Colab.
- Configurați și navigați prin Google Colab pentru proiecte de învățare profundă.
- Înțelegeți fundamentele rețelelor neuronale.
- Implementați modele de învățare profundă folosind TensorFlow.
- Antrenați și evaluați modelele de învățare profundă.
- Utilizați funcționalitățile avansate ale TensorFlow pentru învățarea profundă.
Citește mai mult...
Deep Reinforcement Learning with Python
21 oreAcest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să învețe elementele fundamentale ale Deep Reinforcement Learning pe măsură ce parcurg crearea unui agent de învățare profundă.
La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
- Înțelegeți conceptele cheie din spatele Deep Reinforcement Learning și fiți capabili să le deosebiți de Machine Learning.
- Aplicați algoritmi avansați Reinforcement Learning pentru a rezolva probleme din lumea reală.
- Construiți un agent de învățare profundă. .
Citește mai mult...
Data Visualization with Google Colab
14 oreLa sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
Acest training sub conducerea unui instruire în Moldova (online sau pe local) este destinat și cercetătorilor de date cu nivel începător care doresc să învețe cum să creeze vizualizări de date semnificative și atractive din punct de vedere vizual.
- Configurarea și navigarea prin Google Colab pentru vizualizarea datelor.
- Crearea diferitelor tipuri de grafice folosind Matplotlib.
- Utilizarea Seaborn pentru tehnici avansate de vizualizare.
- Personalizarea graficelor pentru o prezentare și claritate mai bune.
- Interpretarea și prezentarea datelor eficient folosind instrumente vizuale.
Citește mai mult...
Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)
21 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor de date de nivel intermediar care doresc să dobândească o înțelegere cuprinzătoare și abilități practice atât în Large Language Models (LLMs), cât și în Reinforcement Learning (RL).
La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă componentele și funcționalitatea modelelor de transformare.
- Să optimizeze și să ajusteze cu precizie LLM-urile pentru sarcini și aplicații specifice.
- Să înțeleagă principiile și metodologiile de bază ale învățării prin întărire.
- Să învețe cum tehnicile de învățare prin întărire pot îmbunătăți performanța LLM-urilor.
Citește mai mult...
Machine Learning with Google Colab
14 oreLa sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
Acest training prescrit (online sau în local) este destinat specialistilor intermediari de date și dezvoltatorilor care doresc să aplice algoritmi de învățare automată eficient utilizând mediul Google Colab.
- Configurarea și navigarea prin Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
- Comprehensia și aplicarea diverselor algoritmi de învățare automată.
- Utilizarea bibliotecilor precum Scikit-learn pentru analiza și predicția datelor.
- Implementarea modelelor de învățare supraveghere și nesupravegheată.
- Optimizarea și evaluarea eficientă a modelelor de învățare automată.
Citește mai mult...
Natural Language Processing (NLP) with Google Colab
14 oreLa sfârșitul acestei forme de antrenament, participanții vor putea:
Acest antrenament guiți în mod direct (online sau la sediu) este destinat specialistelor intermediare și dezvoltatorilor care doresc să aplice tehnici NLP folosind Python în Google Colab.
- Înțelegeți conceptele principale ale procesării limbajului natural.
- Preprocesați și curățați datele textuale pentru sarcinile NLP.
- Realizați analiza sentiminelor folosind bibliotecile NLTK și SpaCy.
- Lucrați cu datele textuale folosind Google Colab pentru dezvoltare scalabilă și colaborativă.
Citește mai mult...
Python Programming Fundamentals using Google Colab
14 oreLa sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
Acest training sub îndrumarea unui instrucțuator (online sau într-un loc) se adresează dezvoltatorilor și analistilor de date cu nivel de începător care doresc să învețe programarea Python folosind Google Colab.
- Să înțeleagă bazele limbajului de programare Python.
- Să implementeze codul Python în mediul Google Colab.
- Să utilizeze structuri de control pentru a gestiona fluxul unui program Python.
- Să creeze funcții pentru a organiza și să reusească codul eficient.
- Să exploreze și să folosească bibliotecile de bază pentru programarea Python.
Citește mai mult...
Fundamentals of Reinforcement Learning
21 oreAceastă instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor de date care doresc să depășească abordările tradiționale de învățare automată pentru a învăța un program de calculator să înțeleagă lucruri (să rezolve probleme) fără a utiliza date etichetate și seturi mari de date.
La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Să instaleze și să aplice bibliotecile și limbajul de programare necesare pentru implementarea Reinforcement Learning.
- Să creeze un agent software care este capabil să învețe prin feedback în loc de învățare supravegheată.
- Să programeze un agent pentru a rezolva probleme în care luarea deciziilor este secvențială și finită.
- Să aplice cunoștințele pentru a proiecta software care poate învăța într-un mod similar celui în care învață oamenii.
Citește mai mult...
Time Series Analysis with Google Colab
21 oreLa sfârșitul acestei învățări, participantii vor putea:
Această antrenament condus de instrucțor în Moldova (online sau pe loc) este destinat profesionalilor intermediari din domeniul datelor care doresc să aplique tehnici de previziune a seriei temporale la date reale folosind Google Colab.
- Să înțeleagă fundamentele analizei seriilor temporale.
- Să utilizeze Google Colab pentru a lucra cu datele serii temporale.
- Să aplique modele ARIMA pentru a prezice tendințele datelor.
- Să folosească biblioteca Prophet din Facebook pentru previziuni elastice.
- Să vizualizeze datele serii temporale și rezultatele previziunilor.
Citește mai mult...
