Fundamentals of Reinforcement Learning Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék megtanulni a Deep Reinforcement Learning alapjait a Deep Learning Agent létrehozása során.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Deep Reinforcement Learning mögött meghúzódó kulcsfontosságú fogalmakat, és tudja megkülönböztetni a gépi tanulástól.
• Speciális Reinforcement Learning algoritmusok alkalmazása valós problémák megoldására.
• Hozzon létre egy mély tanulási ügynököt.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak szól, akik átfogó ismeretekre és gyakorlati készségekre szeretnének szert tenni mind a Large Language Models (LLMs)-ban, mind az Reinforcement Learning-ben (RL).

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a transzformátormodellek összetevőit és funkcióit.
• Optimalizálja és finomhangolja az LLM-eket meghatározott feladatokhoz és alkalmazásokhoz.
• Ismerje meg a megerősítő tanulás alapelveit és módszertanát.
• Ismerje meg, hogy a megerősítő tanulási technikák hogyan javíthatják az LLM-ek teljesítményét.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a megerősítő tanulást és annak gyakorlati alkalmazásait a mesterséges intelligencia fejlesztésében az Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a megerősítő tanulási algoritmusok alapfogalmait.
• Megerősítő tanulási modellek megvalósítása a TensorFlow és OpenAI Gym használatával.
• Intelligens ügynökök fejlesztése, amelyek próba-hibán keresztül tanulnak.
• Optimalizálja az ügynökök teljesítményét olyan fejlett technikák segítségével, mint a Q-learning és a mély Q-hálózatok (DQN).
• Ügynökök képzése szimulált környezetben a OpenAI Gym használatával.
• Telepítsen megerősítő tanulási modelleket a valós alkalmazásokhoz.