Reinforcement Learning for AI Agents Treningskurs
Reinforcement Learning (RL) er en hjørnestein i moderne AI-forskning og -applikasjoner. Den fokuserer på å trene agenter for å ta optimale beslutninger i dynamiske miljøer med flere trinn.
Denne instruktørledede, direkteopplæringen (online eller på stedet) er rettet mot AI-fagfolk på avansert nivå som ønsker å mestre forsterkningslæringsteknikker og implementere dem for å trene AI-agenter i å løse komplekse problemer.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå kjerneprinsippene for forsterkende læring og Markov-beslutningsprosesser (MDPs).
- Design og implementer RL-algoritmer som Q-Learning, SARSA og Deep Q-Networks (DQN).
- Bruk rammeverk som OpenAI Gym- og RL-biblioteker for praktiske bruksområder.
- Lær opp AI-agenter til å løse reelle beslutningsproblemer i flere trinn.
- Ta tak i utfordringer som avveininger mellom leting og utnyttelse og konvergens i RL-trening.
Kursets format
- Interaktivt foredrag og diskusjon.
- Mye øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Alternativer for kurstilpasning
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Kursplan
Introduksjon til Reinforcement Learning
- Oversikt over forsterkende læring og dens anvendelser
- Forskjeller mellom veiledet, uovervåket og forsterkende læring
- Nøkkelbegreper: agent, miljø, belønninger og politikk
Markov-beslutningsprosesser (MDPs)
- Forstå tilstander, handlinger, belønninger og tilstandsoverganger
- Verdifunksjoner og Bellman-ligningen
- Dynamisk programmering for å løse MDP-er
Kjerne RL-algoritmer
- Tabellformede metoder: Q-Learning og SARSA
- Policybaserte metoder: FORSTERK algoritme
- Aktørkritiske rammeverk og deres anvendelser
Dyp Reinforcement Learning
- Introduksjon til Deep Q-Networks (DQN)
- Opplev replay og målnettverk
- Policygradienter og avanserte dype RL-metoder
RL-rammer og verktøy
- Introduksjon til OpenAI Gym og andre RL-miljøer
- Bruker PyTorch eller TensorFlow for utvikling av RL-modeller
- Trening, testing og benchmarking av RL-agenter
Utfordringer i RL
- Balansering av leting og utnyttelse i trening
- Håndtering av sparsomme belønninger og kredittoppgaveproblemer
- Scalaevne og beregningsmessige utfordringer i RL
Hands-On Activities
- Implementering av Q-Learning og SARSA-algoritmer fra bunnen av
- Trene en DQN-basert agent til å spille et enkelt spill i OpenAI Gym
- Finjustering av RL-modeller for forbedret ytelse i tilpassede miljøer
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Sterk forståelse av maskinlæringsprinsipper og algoritmer
- Ferdighet i Python programmering
- Kjennskap til nevrale nettverk og dype læringsrammer
Publikum
- Maskinlæringsingeniører
- AI-spesialister
Open Training Courses require 5+ participants.
Reinforcement Learning for AI Agents Treningskurs - Booking
Reinforcement Learning for AI Agents Treningskurs - Enquiry
Reinforcement Learning for AI Agents - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Relaterte kurs
Advanced AutoGPT: Customizing and Fine-Tuning Autonomous Agents
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-ingeniører på avansert nivå, programvareutviklere og maskinlæringsspesialister som ønsker å modifisere AutoGPT modeller, integrere APIer og optimere autonome agenter for spesifikke forretningsbehov.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Tilpass AutoGPT sin oppførsel og finjuster de underliggende modellene.
- Integrer AutoGPT med eksterne APIer og tredjepartsverktøy.
- Forbedre effektiviteten til AutoGPTs beslutningstaking og oppgaveutførelse.
- Optimaliser ressursutnyttelsen og feilsøk vanlige problemer.
Advanced BabyAGI: Customizing and Scaling Autonomous Agents
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-ingeniører på avansert nivå og bedriftsautomasjonsteam som ønsker å tilpasse og skalere BabyAGI for komplekse automatiseringsløsninger.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå BabyAGIs arkitektur og beslutningsprosess dypt.
- Tilpass BabyAGI for bransjespesifikke automatiseringsoppgaver.
- Optimaliser BabyAGIs ytelse og ressursutnyttelse.
- Integrer BabyAGI med bedriftssystemer, APIer og eksterne verktøy.
- Distribuer og skaler BabyAGI i skymiljøer.
- Sikre sikkerhet, samsvar og etiske hensyn hos autonome agenter.
BabyAGI for Business Automation
14 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot IT-fagfolk på middels nivå og forretningsstrateger som ønsker å utnytte BabyAGI for bedriftsautomatisering og forretningsprosessoptimalisering.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå arkitekturen og funksjonaliteten til BabyAGI.
- Koble BabyAGI med forretningsapplikasjoner og arbeidsflytautomatiseringsverktøy.
- Integrer BabyAGI med CRM-er, ERP-er og produktivitetsverktøy.
- Automatiser repeterende forretningsoppgaver ved å bruke AI-drevne agenter.
- Optimaliser AI-drevne arbeidsflyter for forbedret effektivitet.
- Sørg for sikkerhet, overholdelse og etisk AI-implementering i forretningsmiljøer.
Building and Deploying BabyAGI for Workflow Automation
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-utviklere på middels nivå og automasjonsspesialister som ønsker å integrere BabyAGI i automatiseringssystemer for arbeidsflyt.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå arkitekturen og funksjonaliteten til BabyAGI.
- Utvikle og tilpasse BabyAGI agenter for automatisert oppgavekjøring.
- Integrer BabyAGI med APIer og eksterne datakilder.
- Distribuer BabyAGI løsninger på skyplattformer.
- Optimaliser BabyAGI arbeidsflyter for effektivitet og skalerbarhet.
Building Intelligent Business Agents with CrewAI
14 timerThis instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at intermediate-level business and AI professionals who wish to create intelligent, domain-specific business agents using CrewAI.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the architecture of CrewAI and its relevance in business use cases.
- Create business-oriented agents using roles, tools, and memory.
- Build agent crews that collaborate to perform business workflows.
- Apply CrewAI in practical scenarios such as finance, marketing, and customer support.
Getting Started with CrewAI
7 timerThis instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to explore the fundamentals of CrewAI and build simple multi-agent systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the architecture and design principles of CrewAI.
- Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
- Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
- Build, test, and run basic multi-agent scenarios.
CrewAI for Enterprise Automation
14 timerThis instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to scale CrewAI systems, integrate with enterprise tools, and deploy automation solutions in production environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design scalable multi-agent systems using CrewAI.
- Integrate agents with enterprise tools like Slack, databases, and APIs.
- Implement monitoring, logging, and diagnostics for agent behavior.
- Deploy, manage, and scale CrewAI solutions in production environments.
CrewAI for Workflow Automation
14 timerThis instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to automate business and technical workflows using CrewAI through real-world use cases and tool integrations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the architecture and core principles of CrewAI.
- Design workflows involving multiple collaborating agents.
- Integrate CrewAI with APIs, tools, and external systems.
- Implement and orchestrate real-world automation use cases.
Designing Multi-Agent Systems with CrewAI
14 timerThis instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to design and implement custom multi-agent systems using CrewAI with complex workflows, event triggers, and tool integrations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design and build custom AI agents with specialized roles and tools.
- Implement complex, event-driven multi-agent task flows.
- Integrate external APIs and data pipelines within a CrewAI system.
- Optimize coordination, error handling, and execution efficiency of multi-agent systems.
Introduction to Grok AI: Understanding xAI’s Chatbot
7 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på nybegynnernivå som ønsker å forstå egenskapene, brukstilfellene og potensielle bruksområdene til Grok AI.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå hva Grok AI er og hvordan det skiller seg fra andre chatbots.
- Utforsk nøkkelfunksjonene og funksjonaliteten til Grok AI.
- Samhandle effektivt med Grok AI for personlig og forretningsmessig bruk.
- Utnytt Grok AI for produktivitet, kreativitet og problemløsning.
- Gjenkjenne de etiske vurderingene og begrensningene til AI chatbots.
Grok AI for Business Insights and Productivity
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på mellomnivå som ønsker å utnytte Grok AI for forretningsanalyse, arbeidsflytautomatisering og produktivitetsforbedring.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå evnene og bruksområdene til Grok AI i virksomheten.
- Utnytt Grok AI for markedsundersøkelser og konkurranseanalyser.
- Automatiser rutinemessige forretningsoppgaver ved hjelp av AI-drevne arbeidsflyter.
- Bruk AI-generert innsikt for strategisk beslutningstaking.
- Forbedre teamsamarbeid og produktivitet med Grok AI.
Grok AI for Social Media and Content Creation
14 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å integrere Grok AI i deres innholdsstrategi og arbeidsflyter for sosiale medier.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Bruk Grok AI for ideer og generering av innhold.
- Optimaliser engasjement i sosiale medier med AI-drevne svar.
- Automatiser postplanlegging og trendanalyse.
- Utnytt AI for personlig tilpasset målgruppemålretting.
- Sikre etisk og effektiv bruk av kunstig intelligens i markedsføring på sosiale medier.
Customizing and Integrating Grok AI into Workflows
14 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å tilpasse og integrere Grok AI i bedriftsarbeidsflyter.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå arkitekturen og API-funksjonene til Grok AI.
- Tilpass Grok AI for spesifikke forretningsbehov.
- Integrer Grok AI med bedriftssystemer og automasjonsverktøy.
- Optimaliser AI-drevne arbeidsflyter for effektivitet og skalerbarhet.
- Sørg for sikkerhet, samsvar og ansvarlig bruk av AI.
Introduction to BabyAGI: Understanding Autonomous AI Agents
7 timerThis instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to understand the fundamentals of BabyAGI and its applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the concept of autonomous AI agents.
- Set up and run BabyAGI in a local or cloud environment.
- Explore the workflow of task creation, prioritization, and execution.
- Identify potential use cases for AI automation with BabyAGI.
Secure and Compliant Agent Workflows with CrewAI
14 timerThis instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to build secure and compliant agent workflows using CrewAI in enterprise environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design secure and auditable workflows involving multiple agents.
- Implement data privacy strategies within autonomous systems.
- Integrate logging, governance, and compliance mechanisms.
- Deploy and monitor secure CrewAI-based systems in production environments.