Курс за обучение по Задълбочено обучение с утвърждение (Deep Reinforcement Learning) с Python

Този курс обхваща AI (с акцент върху машинното обучение и дълбокото обучение) в автомобилната индустрия. Той помага да се определи коя технология може (потенциално) да се използва в разнообразни ситуации в автомобила: от проста автоматизация и разпознаване на изображения до автономно вземане на решения.

Изследването на основите на изкуствения интелект разкрива как интелигентните технологии трансформират цифровата стратегия, автоматизацията и вземането на решения в корпоративните операции. Разглеждат се основни концепции, обхващащи историята на ИИ, рамки за решаване на проблеми, представяне на знания, разсъждения в условия на несигурност и парадигми на машинното обучение, заедно с комуникация, възприятие и автономни действия. Насочва ръководители и архитекти да оценяват възможностите за трансформация, задвижвана от ИИ, да анализират нововъзникващите технологични тенденции и да интегрират практически интелигентни решения за ускоряване на бизнес гъвкавостта.

Изкуствената невронна мрежа е изчислителен модел на данни, използван при разработването на системи с изкуствен интелект (AI), способни да изпълняват „интелигентни“ задачи. Невронните мрежи обикновено се използват в приложения за машинно обучение (ML), които сами по себе си са една реализация на AI. Задълбоченото обучение (Deep Learning) е подмножество на ML.

Курсът „Приложен изкуствен интелект от нулата с Python“ предоставя на програмисти и анализатори на данни основни техники за изграждане на решения за машинно обучение от самото начало с помощта на Python. Обхваща ключови принципи на контролираното обучение (класификация и регресия), неконтролираното обучение (клъстеризация и откриване на аномалии) и усъвършенствани архитектури на невронни мрежи. Разглежда утвърдени методи за работа с инструменти като scikit-learn, Apache Spark MLlib и Jupyter notebooks за практическа разработка на изкуствен интелект. Помага на специалистите да внедряват практични модели за машинно обучение, да оценяват ограниченията на алгоритмите и да завършват приложни проекти за решаване на реални проблеми.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) предоставя въведение в областта на разпознаването на образи и машинното обучение. Засягат се практически приложения в статистиката, компютърните науки, обработката на сигнали, компютърното зрение, извличането на данни и биоинформатиката.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Прилагат основни статистически методи за разпознаване на образи.
• Използват ключови модели като невронни мрежи и ядрови методи за анализ на данни.
• Внедряват напреднали техники за решаване на сложни проблеми.
• Подобряват точността на прогнозите чрез комбиниране на различни модели.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към инженери по машинно обучение и AI изследователи на напреднало ниво, които желаят да приложат RLHF за фина настройка на големи AI модели с цел постигане на превъзходна производителност, безопасност и съответствие.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират теоретичните основи на RLHF и защо този метод е от съществено значение в съвременното разработване на AI.
• Внедряват модели на възнаграждение, базирани на човешка обратна връзка, за да ръководят процесите на обучение с подсилване.
• Извършват фина настройка на големи езикови модели, използвайки RLHF техники, за да приведат резултатите в съответствие с човешките предпочитания.
• Прилагат най-добри практики за мащабиране на RLHF работни потоци за AI системи от производствен клас.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни на средно ниво, които желаят да придобият задълбочено разбиране и практически умения както в областта на големите езикови модели (LLMs), така и на обучението с подсилване (RL).

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират компонентите и функционалността на трансформър моделите.
• Оптимизират и фино настройват LLMs за специфични задачи и приложения.
• Разбират основните принципи и методологии на обучението с подсилване.
• Научат как техниките за обучение с подсилване могат да подобрят производителността на LLMs.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да задълбочат разбирането си за обучението с подсилване и практическите му приложения в развитието на ИИ с Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните концепции на алгоритмите за обучение с подсилване.
• Внедряват модели за обучение с подсилване, използвайки TensorFlow и OpenAI Gym.
• Разработват интелигентни агенти, които се учат чрез проба и грешка.
• Оптимизират представянето на агентите, използвайки напреднали техники като Q-обучение и дълбоки Q-мрежи (DQN).
• Обучават агенти в симулирани среди, използвайки OpenAI Gym.
• Внедряват модели за обучение с подсилване за приложения в реалния свят.

Този курс започва с предоставяне на концептуални знания за невронни мрежи и като цяло за алгоритми за машинно обучение, както и за дълбоко обучение (алгоритми и приложения).

Част 1 (40%) от обучението се фокусира повече върху основите, но ще ви помогне да изберете правилната технология: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras и др.

Част 2 (20%) от обучението въвежда Theano – библиотека на Python, която улеснява писането на модели за дълбоко обучение.

Част 3 (40%) от обучението ще бъде широко базирана на Tensorflow – API на софтуерната библиотека с отворен код на Google за дълбоко обучение. Примерите и практическите упражнения ще бъдат изцяло реализирани в TensorFlow.

Аудитория

Този курс е предназначен за инженери, които искат да използват TensorFlow за своите проекти за дълбоко обучение.

След завършване на курса участниците ще:

• имат добро разбиране за дълбоки невронни мрежи (DNN), CNN и RNN
• разбират структурата и механизмите за внедряване на TensorFlow
• могат да извършват инсталация и задачи по конфигуриране на производствена среда и архитектура
• могат да оценяват качеството на кода, да извършват отстраняване на грешки и наблюдение
• могат да внедряват усъвършенствани производствени процеси като обучение на модели, изграждане на графи и логване

Това обучение, водено от инструктор и провеждано на живо в България (онлайн или на място), е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да изследват съвременни XAI техники за модели за дълбоко обучение, с фокус върху изграждането на интерпретируеми AI системи.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират предизвикателствата на обяснимостта в дълбокото обучение.
• Прилагат напреднали XAI техники за невронни мрежи.
• Интерпретират решения, взети от модели за дълбоко обучение.
• Оценяват компромисите между производителност и прозрачност.