Reinforcement Learning Kurs i Östergötland

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Östergötland (online eller på plats) riktar sig till datavetare på mellannivå som vill få en omfattande förståelse och praktiska färdigheter i både Large Language Models (LLMs) och Reinforcement Learning (RL).

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå transformatormodellernas komponenter och funktioner.
• Optimera och finjustera LLM:er för specifika uppgifter och applikationer.
• Förstå de grundläggande principerna och metoderna för förstärkningsinlärning.
• Lär dig hur tekniker för förstärkningsinlärning kan förbättra LLM:s prestanda.

Denna instruktörledda, live-träning i Östergötland (online eller på plats) riktar sig till avancerade maskininlärningsingenjörer och AI-forskare som vill tillämpa RLHF för att finjustera stora AI-modeller för överlägsen prestanda, säkerhet och samstämmighet.

Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de teoretiska grunderna för RLHF och varför det är avgörande i modern AI-utveckling.
• Implementera belöningsmodeller baserade på mänsklig återkoppling för att styra förstärkningsinlärningsprocesser.
• Finjustera stora språkmodeller med hjälp av RLHF-tekniker för att samstämmighet med människors preferenser.
• Tillämpa bästa praxis för att skala RLHF-arbetsflöden för produktionskvalificerade AI-system.

Denna ledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på avancerad nivå som vill fördjupa sin kunskap om förstärkande inlärning och dess praktiska tillämpningar inom AI-utveckling med Google Colab.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grundläggande koncept inom förstärkande inlärningsalgoritmer.
• Implementera förstärkande inlärningsmodeller med TensorFlow och OpenAI Gym.
• Utveckla intelligenta agenter som lär sig genom försök och fel.
• Optimera agenter genom avancerade tekniker som Q-learning och deep Q-networks (DQNs).
• Träna agenter i simuleringar med OpenAI Gym.
• Implementera förstärkande inlärningsmodeller för praktiska tillämpningar.

Deep Reinforcement Learning (DRL) kombinerar förstärkning av inlärningsprinciper med djupinlärningsarkitekturer för att låta agenter fatta beslut genom interaktion med sin omgivning. Det ligger till grund för många moderna AI-framsteg såsom självkörande fordon, robotstyrning, algoritmisk handel och adaptiva rekommendationssystem. DRL låter en artificiell agent lära sig strategier, optimera policys och fatta självständiga beslut baserat på försök och fel med hjälp av belöningsbaserat lärande.

Denna ledarledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och dataforskare på mellan-nivå som vill lära sig och tillämpa Deep Reinforcement Learning-tekniker för att bygga intelligenta agenter som kan fatta självständiga beslut i komplexa miljöer.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de teoretiska grunderna och matematiska principerna för Reinforcement Learning.
• Implementera nyckel RL-algoritmer inklusive Q-Learning, Policy Gradients och Actor-Critic-metoder.
• Bygga och träna Deep Reinforcement Learning-agenter med TensorFlow eller PyTorch.
• Tillämpa DRL på praktiska applikationer som spel, robotik och beslutsoptimering.
• Felsöka, visualisera och optimera träningsprestanda med moderna verktyg.

Format för Kursen

• Interaktiv föreläsning och vägledd diskussion.
• Hands-on-övningar och praktiska implementeringar.
• Live-kodningsdemonstrationer och projektbaserade tillämpningar.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad version av denna kurs (t.ex. med PyTorch istället för TensorFlow), kontakta oss för att ordna.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Östergötland (online eller på plats) riktar sig till datavetare som vill gå bortom traditionella maskininlärningsmetoder för att lära ett datorprogram att räkna ut saker (lösa problem) utan att använda märkta data och stora datamängder.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och använd de bibliotek och det programmeringsspråk som behövs för att implementera Reinforcement Learning.
• Skapa en programvaruagent som kan lära sig genom feedback i stället för genom övervakad inlärning.
• Programmera en agent för att lösa problem där beslutsfattandet är sekventiellt och ändligt.
• Tillämpa kunskap för att designa programvara som kan lära sig på ett sätt som liknar hur människor lär sig.