Základy reforčního učení Počítačový Kurz

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře a datové vědce, kteří se chtějí naučit základy Deep Reinforcement Learning při vytváření agenta Deep Learning Agent.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět klíčovým konceptům za Deep Reinforcement Learning a umět je odlišit od strojového učení.
• Aplikujte pokročilé Reinforcement Learning algoritmy k řešení skutečných problémů.
• Vybudujte si agenta pro hluboké učení.

Tento instruktorův kurz v reálném čase v České republice (online nebo na místě) je určen pro pokročilé inženýry strojového učení a AI výzkumníky, kteří chtějí použít RLHF ke kalibrování velkých AI modelů s cílem dosáhnout lepšího výkonu, bezpečnosti a shody.

Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit teoretické základy RLHF a proč jsou důležité ve moderním vývoji AI.
• Implementovat odměnové modely na základě lidské zpětné vazby, které řídí procesy reforčního učení.
• Kalibrovat velké jazykové modely pomocí technik RLHF tak, aby výstupy odpovídaly lidem předkládaným preferencím.
• Použít nejlepší praktiky pro škálování pracovních postupů RLHF pro produkční AI systémy.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové vědce, kteří chtějí získat komplexní porozumění a praktické dovednosti v Large Language Models (LLMs) i Reinforcement Learning (RL).

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit komponenty a funkce modelů transformátorů.
• Optimalizujte a vylaďte LLM pro konkrétní úlohy a aplikace.
• Pochopte základní principy a metodiky posilovacího učení.
• Zjistěte, jak mohou techniky učení posilování zlepšit výkon LLM.

Tento instruktážní živý kurz na místě nebo online je určen pro pokročilé odborníky, kteří chtějí zprofoundnit své znalosti o reforčním učení a jeho praktických aplikacích v rozvoji umělé inteligence pomocí Google Colab.

Koncepce tohoto kurzu umožní účastníkům:

• Pochopit základní koncepty algoritmů reforčního učení.
• Implementovat modely reforčního učení pomocí TensorFlow a OpenAI Gym.
• Vytvořit inteligentní agenty, které se učí metodou zkoušek a omylů.
• Optimalizovat výkon agentů pomocí pokročilých technik jako je Q-learning a hluboká síť Q (DQN).
• Trénovat agenty v umělém prostředí pomocí OpenAI Gym.
• Nasazovat modely reforčního učení pro skutečné aplikace.