Онлайн обучение по Обучение с утвърждение в България

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, провеждано на живо в България (онлайн или на място), е предназначено за машинни инженери от напреднало ниво и изследователи на изкуствен интелект, които искат да приложат RLHF за довършване на големи модели на изкуствен интелект с по-високи показатели за ефективност, сигурност и съответствие.

В края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат теоретичните основи на RLHF и защо той е съществена част от съвременното развитие на изкуствения интелект.
• Реализират модели за награди въз основа на обратна връзка от хора, които да насочват процесите на обучение с подсиляване.
• Довършат големи езикови модели чрез техники за RLHF, за да съобразят изходните данни с предпочитанията на хората.
• Приложат най-добрите практики за мащабиране на работни процеси за RLHF за системи с ниво производство.

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.