Reinforcement Learning обучение в България

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни на средно ниво, които искат да придобият цялостно разбиране и практически умения както в Large Language Models (LLMs), така и в Reinforcement Learning (RL).

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете компонентите и функционалността на трансформаторните модели.
• Оптимизиране и фина настройка на LLM за конкретни задачи и приложения.
• Разберете основните принципи и методологии на обучението за засилване.
• Научете как техниките за учене с подсилване могат да подобрят представянето на LLM.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо в България (онлайн или на място), е предназначено за машинни учени инженери и изследователи на изкуствен интелект на напреднал нив, които искат да приложат RLHF за настройване на големи модели на изкуствен интелект за по-добър резултат, сигурност и съответствие.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират теоретичните основи на RLHF и защо то е необходимо в съвременното развитие на изкуствен интелект.
• Реализират модели на награди на базата на човешка обратна връзка, за да насочат процесите на подкрепящо обучение.
• Настройват големи модели на естествен език с помощта на техники на RLHF, за да съобразят изходите с човешки предпочитания.
• Прилагат най-добрите практики за масштабиране на RLHF процеси за AI системи на производствен стандарт.

Това обучение с инструктор, вживе (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти на напреднал нива, които искат да угълбят разбирането си на подкрепящото обучение и неговите практически приложения в разработката на изкуствен интелект с использоването на Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основните концепции на алгоритмите за подкрепящо обучение.
• Имплементират модели за подкрепящо обучение с използване на TensorFlow и OpenAI Gym.
• Развият интелигентни агенти, които учат чрез опит и грешка.
• Оптимизират производителността на агентите с използване на напреднали техники, като Q-обучение и дълбоки Q-мрежи (DQNs).
• Обучават агенти в симулирани среди с използване на OpenAI Gym.
• Разпълзват модели за подкрепящо обучение за реални приложения.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и учени по данни, които желаят да научат основите на Deep Reinforcement Learning, докато преминават през създаването на Deep Learning Agent.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете ключовите концепции зад Deep Reinforcement Learning и можете да го разграничите от машинното обучение.
• Прилагайте усъвършенствани Reinforcement Learning алгоритми за решаване на проблеми от реалния свят.
• Създайте агент за задълбочено обучение.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да надхвърлят традиционните подходи за машинно обучение, за да научат компютърна програма да разгадава неща (решава проблеми) без използването на етикетирани данни и големи набори от данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и приложете библиотеките и езика за програмиране, необходими за внедряване на Reinforcement Learning.
• Създайте софтуерен агент, който може да учи чрез обратна връзка, вместо чрез контролирано обучение.
• Програмирайте агент да решава проблеми, при които вземането на решения е последователно и ограничено.
• Приложете знания за проектиране на софтуер, който може да учи по начин, подобен на начина, по който хората учат.