Reinforcement Learning Kurs i Norge

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere på middels nivå som ønsker å få en omfattende forståelse og praktiske ferdigheter i både Large Language Models (LLMs) og Reinforcement Learning (RL).

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå komponentene og funksjonaliteten til transformatormodeller.
• Optimaliser og finjuster LLM-er for spesifikke oppgaver og applikasjoner.
• Forstå kjerneprinsippene og metodene for forsterkende læring.
• Lær hvordan forsterkende læringsteknikker kan forbedre ytelsen til LLM-er.

Denne instruktørledede, live opplæringen på Norge (online eller på sted) er rettet mot avanserte maskinlæringsingeniører og AI-forskere som ønsker å anvende RLHF for å finjustere store AI-modeller for overlegen ytelse, sikkerhet og samstemming.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de teoretiske grunnlagene for RLHF og hvorfor det er avgjørende i moderne AI-utvikling.
• Implementere belønningsmodeller basert på menneskelig tilbakemelding for å veilede forsterkningslæringsprosesser.
• Finjustere store språklige modeller ved hjelp av RLHF-teknikker for å gjøre utdataene i tråd med menneskelige preferanser.
• Anvende beste praksis for å skalere RLHF-arbeidsflyter for produksjonsklare AI-systemer.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot avanserte fagpersoner som ønsker å dyptgående forståelse av forsterkende læring og dens praktiske anvendelser innen AI-utvikling ved hjelp av Google Colab.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå kjernekonseptene i algoritmer for forsterkende læring.
• Implementere modeller for forsterkende læring ved hjelp av TensorFlow og OpenAI Gym.
• Utvikle intelligente agenter som lærer gjennom forsøk og feil.
• Optimalisere agenteres ytelse ved bruk av avanserte teknikker som Q-læring og dybde-Q-nettverk (DQNs).
• Trene agenter i simulerte miljøer ved bruk av OpenAI Gym.
• Utplassere modeller for forsterkende læring for virkelige applikasjoner.

Deep Reinforcement Learning (DRL) kombinerer prinsipper for forsterkende læring med dypelæringsarkitekturer for å la agenter ta beslutninger gjennom interaksjon med sine omgivelser. Det ligger til grunn for mange moderne AI-fremskritt som selvkjørende kjøretøy, robotstyring, algoritmisk handel og adaptive anbefalingssystemer. DRL lar en kunstig agent lære strategier, optimalisere politikker og ta autonome beslutninger basert på prøve og feil ved bruk av belønningsbasert læring.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåutviklere og datasientister som ønsker å lære og bruke Deep Reinforcement Learning-teknikker til å bygge intelligente agenter som kan ta autonome beslutninger i komplekse miljøer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå teoretiske grunnlag og matematiske prinsipper for forsterkende læring.


• Implementere viktige RL-algoritmer, inkludert Q-Learning, Policy Gradients og Actor-Critic-metoder.


• Bygge og trene Deep Reinforcement Learning-agenter ved bruk av TensorFlow eller PyTorch.


• Bruk DRL på virkelige applikasjoner som spill, robotikk og beslutningsoptimalisering.


• Feilsøke, visualisere og optimalisere treningsyten ved bruk av moderne verktøy.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og veiledet diskusjon.


• Hender på øvelser og praktiske implementasjoner.


• Live kode demonstrasjoner og prosjektbaserte applikasjoner.

Tilpasningsmuligheter for kurs

• For å be om en tilpasset versjon av dette kurset (for eksempel ved bruk av PyTorch i stedet for TensorFlow), ta kontakt med oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å gå utover tradisjonelle maskinlæringsmetoder for å lære et dataprogram å finne ut av ting (løse problemer) uten bruk av merkede data og store datasett.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og bruk bibliotekene og programmeringsspråket som trengs for å implementere Reinforcement Learning.
• Lag en programvareagent som er i stand til å lære gjennom tilbakemelding i stedet for gjennom veiledet læring.
• Programmer en agent til å løse problemer der beslutningstaking er sekvensiell og endelig.
• Bruk kunnskap til å designe programvare som kan lære på en måte som ligner på hvordan mennesker lærer.