Онлайн или на място, водени от инструктор обучения на живо по Reinforcement Learning показват чрез интерактивна практическа работа как да създадете и внедрите система за Reinforcement Learning.
Обучението по Reinforcement Learning се предлага като „онлайн обучение на живо“ или „обучение на живо на място“. Онлайн обучението на живо (познато още като „дистанционно обучение на живо“) се провежда чрез интерактивен отдалечен десктоп. Обучението на живо на място може да се проведе локално в помещения на клиента в София или в корпоративни обучителни центрове на NobleProg в София.
NobleProg -- Вашият местен доставчик на обучения
Кристал бизнес център
ул. "Осогово" 40, София, Bulgaria, 1303
Кристал Бизнес Център се намира в централната част на София, на ъгъла на ул. „Осогово”. и бул. "Тодор Александров" Сградата е лесно достъпна чрез метрото (само на 50 м от гара Опълченска) и друг обществен транспорт. Общата му площ е 8000 кв.м. Офисната площ е 6171 кв.м.
Това обучение с инструктор на живо в София (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, водено от инструктор на живо в София (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 София (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.
Задълбоченото обучение с утвърждение (Deep Reinforcement Learning - DRL) съчетава принципите на обучението с утвърждение с архитектури за дълбоко обучение, за да позволи на агентите да вземат решения чрез взаимодействие със своята среда. То е в основата на много съвременни постижения в ИИ, като самоуправляващи се превозни средства, роботизиран контрол, алгоритмична търговия и адаптивни системи за препоръки. DRL позволява на изкуствен агент да научава стратегии, да оптимизира политики и да взема автономни решения въз основа на проба и грешка, използвайки обучение, базирано на награди.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или присъствено) е насочено към разработчици на средно ниво и специалисти по данни, които желаят да научат и прилагат техники за задълбочено обучение с утвърждение, за да изграждат интелигентни агенти, способни на автономно вземане на решения в сложни среди.
До края на това обучение участниците ще могат да:
Разбират теоретичните основи и математическите принципи на обучението с утвърждение.
Внедряват ключови алгоритми за ОУ, включително Q-Learning, Policy Gradients и методите Actor-Critic.
Изграждат и обучават агенти за задълбочено обучение с утвърждение, използвайки TensorFlow или PyTorch.
Прилагат DRL в реални приложения като игри, роботика и оптимизация на решения.
Отстраняват проблеми, визуализират и оптимизират ефективността на обучението, използвайки съвременни инструменти.
Формат на курса
Интерактивна лекция и ръководена дискусия.
Практически упражнения и внедряване.
Демонстрации с програмиране на живо и приложения, базирани на проекти.
Опции за персонализиране на курса
За да заявите персонализирана версия на този курс (например, използване на PyTorch вместо TensorFlow), моля, свържете се с нас за уговорка.
Онлайн Reinforcement Learning обучение в София, Reinforcement Learning тренировъчни курсове в София, Уикенд Reinforcement Learning курсове в София, Вечер Reinforcement Learning обучение в София, Reinforcement Learning водени от инструктор в София, Уикенд Reinforcement Learning обучение в София, Reinforcement Learning частни курсове в София, Reinforcement Learning обучение в София, Reinforcement Learning тренировъчна програма в София, Вечер Reinforcement Learning курсове в София, Reinforcement Learning класове в София, Reinforcement Learning обучител в София, Reinforcement Learning инструктор в София, Reinforcement Learning на място в София, Reinforcement Learning обучение едно-в-едно в София, Reinforcement Learning водени от инструктор в София, Онлайн Reinforcement Learning обучение в !регион
