Formare online Învățare prin consolidare în Moldova

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.

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.

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.