Reinforcement Learning Formare în Chisinau

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Chisinau (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.

Această instruire condusă de instructor, live (online sau pe fața locului), este destinată inginerilor avanțați în învățarea mașinii și cercetătorilor în AI care doresc să aplice RLHF pentru a ajusta modele AI mari pentru o performanță superioară, siguranță și aliniere.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentele teoretice ale RLHF și de ce este esențială în dezvoltarea modernă a AI.
• Implementa modeluri de recompensă bazate pe feedback uman pentru a guida procesele de învățare reinforcement.
• Ajusta modele lingvistice mari folosind tehnicii RLHF pentru a alinia ieșirile cu preferințele oamenilor.
• Aplica cele mai bune practici pentru scalarea fluxurilor de lucru RLHF pentru sisteme AI la nivel de producție.

Această formare în direct (online sau presenzial) este destinată profesionistilor avansați care doresc să adâncească cunoștințele despre învățarea prin recompense și aplicațiile sale practice în dezvoltarea AI folosind Google Colab.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele de bază ale algoritmilor de învățare prin recompense.
• Să implementeze modele de învățare prin recompense folosind TensorFlow și OpenAI Gym.
• Să dezvolte agenți inteligenți care înveț prin încercări și greșeli.
• Să optimizeze performanța agentelor folosind tehnici avansate precum Q-learning și rețele Q adânci (DQNs).
• Să antreneze agenți în medii simulate folosind OpenAI Gym.
• Să deployeze modele de învățare prin recompense pentru aplicații din viața reală.

Aprendarea Profundă Reinforcement Learning (DRL) combine principiile învățării prin încurajare cu arhitecturile de învățare profundă pentru a permite agentelor să ia decizii prin interacțiunea cu mediile lor. În spatele multor progrese moderne AI, cum ar fi vehiculele autonome, controlul robotic, tranzacționarea algoritmica și sistemele de recomandare adaptaive, DRL permite unui agent artificial să învețe strategii, să optimizeze politicile și să ia decizii independente pe baza încercărilor și erorilor folosind învățarea bazată pe recompense.

Acest training instruit de instructor (online sau prezent) este destinat dezvoltatorilor intermediari și cercetătorilor științifici de date care doresc să învețe și să aplice tehniciile Deep Reinforcement Learning pentru a construi agenți inteligenți capabili să ia decizii autonome în medii complexe.

Lae finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentele teoretice și principiile matematice ale învățării prin încurajare.
• Implementa algoritmi cheie de RL, inclusiv Q-Learning, Policy Gradients și metode Actor-Critic.
• Construiți și antrenați agenți Deep Reinforcement Learning folosind TensorFlow sau PyTorch.
• Aplicați DRL la aplicații din lumea reală, cum ar fi jocuri, robotică și optimizarea deciziilor.
• Soluționați probleme, visualizați și optimizați performanța antrenamentului folosind unelte moderne.

Formatul Cursului

• Predare interactivă și discuție ghidată.
• Esercitați-vă cu exerciții practice și implementări practice.
• Demonstrații live de codare și aplicații bazate pe proiecte.

Opțiuni pentru Personalizarea 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 organiza.

Această instruire live, condusă de un instructor în Chisinau (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.