Cursuri de pregatire Învățarea prin consolidare cu Google Colab
Învațarea prin recompense este o ramură puternică a învățării automate, unde agenții învețe acțiuni optime prin interacțiune cu un mediu. Acest curs introduce participanții la algoritmi avansati de învațare prin recompense și implementarea acestora folosind Google Colab. Participanții vor lucra cu biblioteci populare cum ar fi TensorFlow și OpenAI Gym pentru a crea agenți inteligenți capabili să efectueze sarcini de luare a deciziilor în medii dinamice.
Acest training instruit (online sau presenzial) se adresează profesionistilor avansați care doresc să adâncirea cunoștințelor lor despre învațarea prin recompense și aplicațiile sale practice în dezvoltarea AI folosind Google Colab.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Comprende conceptele principale ale algoritmilor de învațare prin recompense.
- Implementa modele de învațare prin recompense folosind TensorFlow și OpenAI Gym.
- Dezvolta agenți inteligenți care înveț prin încercări și greșeli.
- Optimiza performanța agentilor folosind tehnici avansate precum Q-learning și rețele neuronale profunde (DQNs).
- Antrena agenți în medii simulate folosind OpenAI Gym.
- Deploya modele de învațare prin recompense pentru aplicații din lumea reală.
Format al cursului
- Lecturi interactive și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare cu mână de lucru într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a cere un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
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
Introducere în Reinforcement Learning
- Ce este învățarea prin recompense?
- Concepte cheie: agent, mediu, stări, acțiuni și recompense
- Challenges in reinforcement learning (Aceste termeni tehnici rămân nedețaliți pentru coerența conceptuală.)
Explorare și Exploatare
- Eliberarea echilibrului între explorare și exploatare în modelele RL
- Strategii de explorare: epsilon-greedy, softmax și alte strategii
Q-Learning și Rețele Q Profunde (DQN)
- Introducere în Q-learning
- Implementarea DQN folosind TensorFlow
- Optimizarea Q-learning prin replay-ul experiențelor și rețelele ținte
Metode bazate pe Politica
- Algoritmi de gradient politic
- Algoritmul REINFORCE și implementarea sa
- Metode actor-critic
Lucrul cu OpenAI Gym
- Configurarea mediilor în OpenAI Gym
- Simularea agenților în medii dinamice
- Evaluarea performanței agentului
Tehnici Avansate de Reinforcement Learning
- Învățare prin recompense cu mai mulți agenți
- Gradient politic determinist profund (DDPG)
- Optimizarea politicii proximale (PPO)
Deploying Reinforcement Learning Models (Această termen tehnic rămâne nedețalit pentru coerența conceptuală.)
- Aplicații în lumea reală ale învățării prin recompense
- Integrarea modelelor RL în medii de producție
Rezumat și Pașii Următori
Cerințe
- Experiență în programare cu Python
- Compreensiune de bază a conceptelor de învățare profundă și învățare automată
- Cunoștințe despre algoritmi și concepte matematice utilizate în învățarea prin recompense (reinforcement learning)
Publicație
- Scientiști ai datelor
- Practicieni de învățare automată
- Cercetători AI
28 ore
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Cursuri de pregatire Învățarea prin consolidare cu Google Colab - Booking
Cursuri de pregatire Învățarea prin consolidare cu Google Colab - Enquiry
Învățarea prin consolidare cu Google Colab - Cerere de consultanta
Cerere de consultanta
Upcoming Courses
Cursuri înrudite
Modele Machine Learning avansate cu Google Colab
21 oreAcest training dirijat de instrucțor în Moldova (online sau la sediu) este destinat profesionistilor cu nivel avansat care doresc să îmbunătățească cunoștințele despre modele de învățare automatizată, să își îmbunătățească abilitățile în reglarea iperparametrilor și să învețe cum să deployeze eficient modelele folosind Google Colab.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Implementa modele de învățare automatizată avansate folosind framework-uri populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
- Optimiza performanța modelului prin reglarea iperparametrilor.
- Deploya modele de învățare automatizată în aplicații din lumea reală folosind Google Colab.
- Colabora și gestionează proiecte de învățare automatizată la scară largă în Google Colab.
Citește mai mult...
AI pentru Sănătate folosind Google Colab
14 oreAcest training guițat de un instrucțurator în Moldova (online sau presenzial) este destinat specialistilor intermediari în domeniul datelor și profesionalilor din domeniul sănătății care doresc să folosească IA pentru aplicații avansate în domeniul sănătății, utilizând Google Colab.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Implementa modele IA pentru domeniul sănătății folosind Google Colab.
- Utiliza IA pentru modelare predictivă în datele din domeniul sănătății.
- Analiza imaginile medicale cu tehnici drivene de IA.
- Explora considerente etice în soluțiile bazate pe IA pentru sănătate.
Citește mai mult...
Analiza datelor mari cu Google Colab și Apache Spark
14 oreAcest training în direcția instrucțuratorului (în timp real, online sau presencial) este destinat specialistelor intermedii în domeniul științei datelor și inginerilor care doresc să folosească Google Colab și Apache Spark pentru procesarea și analiza datelor mari.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Configura un mediu de date mari folosind Google Colab și Spark.
- Procesa și analiza eficient seturi mari de date cu ajutorul Apache Spark.
- Visualiza datele mari într-un mediu colaborativ.
- Integra Apache Spark cu instrumente bazate pe cloud.
Citește mai mult...
Introducere în Google Colab pentru Data Science
14 oreAceastă antrenament guiț de către un instrucțuator în Moldova (online sau în prezență) este destinat dezvoltatorilor de date la nivel începător și profesionalilor IT care doresc să învețe bazele științei datelor folosind Google Colab.
La sfârșitul acestui antrenament, participantii vor putea:
- Configura și naviga prin Google Colab.
- Scrie și executa cod baznic Python.
- Importa și gestiona seturi de date.
- Crea vizualizări folosind bibliotecile Python.
Citește mai mult...
Google Colab Pro: Scalabilă Python și fluxuri de lucru AI în 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 cu Google Colab și TensorFlow
21 oreAcest curs în directie (online sau presenzial) este destinat profesionistilor avansați care doresc să adâncească cunoștințele lor despre viziunea computerizată și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea de modele vizual complexe folosind Google Colab.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Construi și antrena rețele neuronale convolutionale (CNNs) folosind TensorFlow.
- Exploata Google Colab pentru dezvoltarea de modele bazată pe cloud, scalabilă și eficientă.
- Implementa tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcinile de viziune computerizată.
- Deploy-a modelele de viziune computerizată pentru aplicatii din viata reala.
- Folosi învățarea transferului pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
- Visualiza și interpreta rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.
Citește mai mult...
Învățarea profundă cu TensorFlow în Google Colab
14 oreAcest training interactiv în timp real (prescurtat sau online) este destinat specialistilor intermediați în domeniul datelor și dezvoltatorilor care doresc să înțeleagă și să aplique tehnici de învățare profundă folosind mediul Google Colab.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Setați și navigați prin Google Colab pentru proiectele de învățare profundă.
- Înțelege fundamentele rețelelor neuronale.
- Implementați modele de învățare profundă folosind TensorFlow.
- Antrenați și evaluați modelele de învățare profundă.
- Utilizați funcțiile avansate ale TensorFlow pentru învățarea profundă.
Citește mai mult...
Aprendizajul Profund de Tip Reinforcement cu 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...
Vizualizarea datelor cu Google Colab
14 oreAceastă formare în direct de către instrucțurator (în mod online sau la sediu) se adresează specialistilor începători în domeniul datelor care doresc să învețe cum să creeze vizualizări de date semnificative și estetice.
La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:
- Configura și naviga în Google Colab pentru vizualizarea datelor.
- Crea diferite tipuri de grafice folosind Matplotlib.
- Utiliza Seaborn pentru tehnici avansate de vizualizare.
- Personaliza graficile pentru o prezentare și claritate mai bune.
- Interpretă și prezintă date eficient folosind instrumente vizuale.
Citește mai mult...
Modele de Limbaj Complex (LLMs) și învățarea prin recompense (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...
Învățarea automată cu Google Colab
14 oreAceastă instruire guițită în timp real (online sau la sediu) este destinată specialistilor intermediați de date și dezvoltatorilor care doresc să aplique algoritmi de învățare automată eficient folosind mediul Google Colab.
La sfârșitul instruirii, participanții vor putea:
- Configura și naviga în Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
- Comprende și aplica diverse algoritmi de învățare automată.
- Utiliza biblioteci precum Scikit-learn pentru a analiza și prezice datele.
- Implementa modele de învățare supravegheată și nesupravegheată.
- Optimiza și evalua eficient modelele de învățare automată.
Citește mai mult...
Prelucrarea limbajului natural (NLP) cu Google Colab
14 oreAceastă instrucțiune îndrumată în direct (în mod online sau presencial) este destinată specialistilor intermediari în domeniul datelor și dezvoltatorilor care doresc să aplique tehnici de procesare a limbajului natural folosind Python în Google Colab.
La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:
- Să înțeleagă conceptele fundamentale ale procesării limbajului natural.
- Să preproceseze și să curățe datele textuale pentru sarcini de NLP.
- Să efectueze analiza sentimentelor folosind bibliotecile NLTK și SpaCy.
- Să lucreze cu date textuale folosind Google Colab pentru dezvoltare scalabilă și colaborativă.
Citește mai mult...
Python Programming Fundamentele utilizând Google Colab
14 oreAceastă formare sub conducerea unui instruCTOR (online sau presǎnct) este destinată dezvoltatorilor de nivel începǎtor și analiştilor de date care doresc să învețe programarea Python din baza zero folosind Google Colab.
La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:
- Comprende bazele limbajului de programare Python.
- Implementa codul Python în mediul Google Colab.
- Utiliza structuri de control pentru a gestiona fluxul unui program Python.
- Crearea de funcții pentru a organiza și să reutilizeze cod eficient.
- Explorați și utilizați bibliotecile de bază pentru programarea Python.
Citește mai mult...
Fundamentele Aprendizării prin Reinforcează (RL)
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...
Analiza seriilor de timp cu Google Colab
21 oreAcest curs interactiv (online sau presencial) din Moldova este destinat profesionistilor intermediari în date care doresc să aplică tehnici de previziune a seriei temporale la date reale folosind Google Colab.
La sfârșitul acestui curs, participanții vor putea:
- Să înțeleagă fundamentele analizei seriilor temporale.
- Să folosească Google Colab pentru a lucra cu datele seriei temporale.
- Să aplique modele ARIMA pentru previziuni de trenduri de date.
- Să utilizeze biblioteca Prophet din Facebook pentru previziuni flexibile.
- Să vizualizeze datele seriei temporale și rezultatele previziunilor.
Citește mai mult...
