Online eller på stedet, instruktørledede live Reinforcement Learning-opplæringskurs demonstrerer gjennom interaktiv praktisk praksis hvordan du oppretter og distribuerer et Reinforcement Learning-system. Forsterkning Læringstrening er tilgjengelig som "online live training" eller "onsite live training". Online live trening (også kalt "remote live training") utføres ved hjelp av et interaktivt, eksternt skrivebord . Direkteopplæring på stedet kan gjennomføres lokalt hos kundene i Oslo eller i NobleProg bedriftsopplæringssentre i Oslo. NobleProg – din lokale opplæringsleverandør
Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Oslo (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 i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å utdype sin forståelse av forsterkende læring og dens praktiske anvendelser i AI-utvikling ved å bruke Google Colab.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
Forstå kjernebegrepene for forsterkende læringsalgoritmer.
Implementer forsterkende læringsmodeller ved å bruke TensorFlow og OpenAI Gym.
Utvikle intelligente agenter som lærer gjennom prøving og feiling.
Optimaliser agenters ytelse ved å bruke avanserte teknikker som Q-læring og dype Q-nettverk (DQN).
Tren agenter i simulerte miljøer ved å bruke OpenAI Gym.
Implementer forsterkende læringsmodeller for applikasjoner i den virkelige verden.
Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å lære det grunnleggende om Deep Reinforcement Learning mens de går gjennom opprettelsen av en Deep Learning Agent.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
Forstå nøkkelbegrepene bak Deep Reinforcement Learning og være i stand til å skille det fra Machine Learning.
Bruk avanserte Reinforcement Learning algoritmer for å løse problemer i den virkelige verden.
Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (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.