Zkuste nás kontaktovat

Prozkoumáte naše kurzy

Velké jazykové modely (LLM) a Reinforcement Learning (RL)

 21 Hodiny

Toto školení pod vedením instruktora v České republice (online nebo na místě) je určeno datovým vědcům středně pokročilé úrovně, kteří si přejí získat komplexní znalosti i praktické dovednosti jak v oblasti velkých jazykových modelů (LLM), tak i Reinforcement Learningu (RL).

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

  • Pochopit strukturu a fungování transformátorových modelů.
  • Optimalizovat a fine-tunovat LLM na konkrétní úlohy a aplikace.
  • Porozumět základním principům a metodologiím Reinforcement Learningu.
  • Pochopit, jak techniky Reinforcement Learningu mohou zlepšit výkonnost LLM.
Přečtěte si více...

Doladění pomocí metody Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

 14 Hodiny

Toto školení pod vedením instruktora v České republice (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé inženýry strojového učení a výzkumníky AI, kteří chtějí využít RLHF k doladění rozsáhlých modelů s cílem dosáhnout lepšího výkonu, vyšší bezpečnosti a větší shody s lidskými preferencemi.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

  • Pochopit teoretické základy RLHF a jeho význam pro současný rozvoj umělé inteligence.
  • Vytvářet odměňovací modely vycházející z lidské zpětné vazby, které budou usměrňovat procesy učení se pomocí posilování.
  • Doladit velké jazykové modely za použití technik RLHF tak, aby jejich výstupy odpovídaly očekáváním lidí.
  • Používat osvědčené postupy při škálování procesů RLHF pro nasazení v produkci.
Přečtěte si více...

Reinforcementové učení s využitím Google Colab

 28 Hodiny

Toto živé školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno pro odborníky s pokročilými znalostmi, kteří si chtějí prohloubit porozumění reinforcementovému učení a jeho praktickým využitím při vývoji umělé inteligence pomocí Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

  • Pochopit základní koncepty algoritmů reinforcementového učení.
  • Implementovat modely reinforcementového učení s využitím knihoven TensorFlow a OpenAI Gym.
  • Vytvářet inteligentní agenty, kteří se učí prostřednictvím pokusů a omylů.
  • Optimalizovat výkonnost agentů pomocí pokročilých metod jako je Q-learning a hluboké Q-sítě (DQNs).
  • Trénovat agenty v simulovaném prostředí s využitím OpenAI Gym.
  • Nasazovat modely reinforcementového učení do reálných aplikací.
Přečtěte si více...

Hluboké učení s posilováním v Pythonu

 21 Hodiny

Hluboké učení s posilováním (Deep Reinforcement Learning, DRL) spojuje principy posilovacího učení s architekturami hlubokého učení, díky čemuž mohou umělé agenty rozhodovat na základě interakce se svým prostředím. Tato metoda stojí za mnoha moderními pokroky v oblasti umělé inteligence – například samořiditelnými vozidly, řízením robotů, algoritmickým obchodováním a adaptivními systémy doporučování. DRL umožňuje agentům učit se strategie, optimalizovat své postupy a činit autonomní rozhodnutí prostřednictvím pokusů a chyb s využitím odměnového učení.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno vývojářům a datovým analytikům středně pokročilé úrovně, kteří chtějí pochopit techniky hlubokého učení s posilováním a využít je k tvorbě inteligentních agentů schopných samostatného rozhodování v složitém prostředí.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

  • Pochopit teoretické základy a matematické principy posilovacího učení.
  • Implementovat klíčové algoritmy RL, včetně Q-Learningu, gradientů politiky a metod typu Actor-Critic.
  • Vytvářet a trénovat agenty využívající hluboké učení s posilováním pomocí nástrojů TensorFlow nebo PyTorch.
  • Aplikovat metody DRL na reálné situace, jako jsou hry, robotika či optimalizace rozhodování.
  • Diagnostikovat problémy, vizualizovat výsledky a optimalizovat výkon tréninku s využitím moderních nástrojů.

Formát kurzu

  • Interaktivní přednášky a diskuze pod vedením instruktora.
  • Praktické cvičení a realizace konkrétních projektů.
  • Demonstrace kódování v reálném čase a projekty z praxe.

Možnosti přizpůsobení kurzu

  • Chcete-li si vyžádat upravenou verzi tohoto kurzu – například s využitím PyTorch namísto TensorFlow –, kontaktujte nás a domluvme se na podrobnostech.
Přečtěte si více...

Naposledy aktualizováno:

Nadcházející kurzy

Doladění pomocí metody Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

2026-09-22 09:30
14 hodiny
Ostrava
3000 EUR (Online)
3000 EUR (Učebna)

Doladění pomocí metody Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

2026-10-06 09:30
14 hodiny
Praha, Pražský hrad
3000 EUR (Online)
3400 EUR (Učebna)

Reinforcementové učení s využitím Google Colab

2026-10-20 09:30
28 hodiny
Brno
6000 EUR (Online)
6000 EUR (Učebna)

Doladění pomocí metody Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

2026-11-03 09:30
14 hodiny
Ostrava
3000 EUR (Online)
3000 EUR (Učebna)

Velké jazykové modely (LLM) a Reinforcement Learning (RL)

2026-11-17 09:30
21 hodiny
Praha, Pražský hrad
4500 EUR (Online)
5100 EUR (Učebna)

Hluboké učení s posilováním v Pythonu

2026-12-01 09:30
21 hodiny
Brno
5250 EUR (Online)
5250 EUR (Učebna)

Další oblasti v České republice

Další země

Tyto kurzy jsou k dispozici také v jiných zemích

Konzultace

Reinforcement Learning Konzultace
Víkendové Reinforcement Learning kurzy, Večerní Reinforcement Learning školení, Reinforcement Learning přijímač, Reinforcement Learning vedené školitelem, Víkendové Reinforcement Learning školení, Večerní Reinforcement Learning kurzy, Reinforcement Learning koučování, Reinforcement Learning lektor, Reinforcement Learning školitel, Reinforcement Learning počítačová školení, Reinforcement Learning počítačové kurzy , Reinforcement Learning kurzy, Reinforcement Learning školení, Reinforcement Learning on-site, Reinforcement Learning uzavřená školení, Reinforcement Learning individuální školení