Βαθιά Ενισχυτική Μάθηση με Python Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτό το μάθημα καλύπτει την Τεχνητή Νοημοσύνη (με έμφαση στη Μηχανική Μάθηση και τη Βαθιά Μάθηση) στην Αυτοκινητοβιομηχανία. Βοηθά στον προσδιορισμό του ποια τεχνολογία μπορεί (δυνητικά) να χρησιμοποιηθεί σε διάφορες καταστάσεις στο αυτοκίνητο: από την απλή αυτοματοποίηση και την αναγνώριση εικόνων έως την αυτόνομη λήψη αποφάσεων.

Η διερεύνηση των θεμελιωδών αρχών της τεχνητής νοημοσύνης αποκαλύπτει πώς η ευφυής τεχνολογία αναδιαμορφώνει την ψηφιακή στρατηγική, τον αυτοματισμό και τη λήψη αποφάσεων στις επιχειρησιακές λειτουργίες. Εξετάζει βασικές έννοιες που καλύπτουν την ιστορία της ΤΝ, πλαίσια επίλυσης προβλημάτων, αναπαράσταση γνώσης, αβέβαιη συλλογιστική και παραδείγματα μηχανικής μάθησης, μαζί με την επικοινωνία, την αντίληψη και την αυτόνομη δράση. Καθοδηγεί στελέχη και αρχιτέκτονες να αξιολογούν ευκαιρίες μετασχηματισμού με γνώμονα την ΤΝ, να αναλύουν τις αναδυόμενες τεχνολογικές τάσεις και να ενσωματώνουν πρακτικές ευφυείς λύσεις για την επιτάχυνση της επιχειρηματικής ευελιξίας.

Το Τεχνητό Νευρωνικό Δίκτυο είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο δεδομένων που χρησιμοποιείται στην ανάπτυξη συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) ικανών να εκτελούν «έξυπνες» εργασίες. Τα Νευρωνικά Δίκτυα χρησιμοποιούνται συχνά σε εφαρμογές Μηχανικής Μάθησης (ML), οι οποίες αποτελούν από μόνες τους μια υλοποίηση της ΤΝ. Η Βαθιά Μάθηση είναι υποσύνολο της ML.

Το Εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη από το Μηδέν σε Python εξοπλίζει προγραμματιστές και αναλυτές δεδομένων με θεμελιώδεις τεχνικές για την κατασκευή λύσεων μηχανικής μάθησης από την αρχή με χρήση Python. Καλύπτει βασικές αρχές ταξινόμησης και παλινδρόμησης με επιβλεπόμενη μάθηση, συσταδοποίηση και ανίχνευση ανωμαλιών με μη επιβλεπόμενη μάθηση, καθώς και προηγμένες αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων. Εξετάζει αποδεδειγμένες μεθόδους εργασίας με scikit-learn, Apache Spark MLlib και Jupyter notebooks για πρακτική ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης. Βοηθά τους επαγγελματίες να υλοποιήσουν λειτουργικά μοντέλα μηχανικής μάθησης, να αξιολογήσουν περιορισμούς αλγορίθμων και να ολοκληρώσουν εφαρμοσμένα έργα για επίλυση πραγματικών προβλημάτων.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) παρέχει μια εισαγωγή στον τομέα της αναγνώρισης προτύπων και της μηχανικής μάθησης. Αγγίζει πρακτικές εφαρμογές στη στατιστική, την επιστήμη υπολογιστών, την επεξεργασία σήματος, την υπολογιστική όραση, την εξόρυξη δεδομένων και τη βιοπληροφορική.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εφαρμόζουν βασικές στατιστικές μεθόδους στην αναγνώριση προτύπων.
• Να χρησιμοποιούν βασικά μοντέλα όπως νευρωνικά δίκτυα και μεθόδους πυρήνα για ανάλυση δεδομένων.
• Να υλοποιούν προηγμένες τεχνικές για επίλυση σύνθετων προβλημάτων.
• Να βελτιώνουν την ακρίβεια πρόβλεψης συνδυάζοντας διαφορετικά μοντέλα.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, σε ζωντανή παρουσίαση Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε μηχανικούς μηχανικής μάθησης προχωρημένου επιπέδου και ερευνητές Τεχνητής Νοημοσύνης που επιθυμούν να εφαρμόσουν το RLHF για να εκλεπτύνουν μεγάλα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης, επιτυγχάνοντας ανώτερες επιδόσεις, ασφάλεια και ευθυγράμμιση.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τα θεωρητικά θεμέλια του RLHF και γιατί είναι απαραίτητο στη σύγχρονη ανάπτυξη Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Υλοποιούν μοντέλα ανταμοιβής βασισμένα σε ανθρώπινη ανατροφοδότηση για την καθοδήγηση των διαδικασιών ενισχυτικής μάθησης.
• Εκλεπτύνουν μεγάλα γλωσσικά μοντέλα χρησιμοποιώντας τεχνικές RLHF ώστε να ευθυγραμμίζουν τα αποτελέσματα με τις ανθρώπινες προτιμήσεις.
• Εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για την κλιμάκωση των ροών εργασίας RLHF για συστήματα ΤΝ παραγωγικού επιπέδου.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά (Ελλάδα διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν μια ολοκληρωμένη κατανόηση και πρακτικές δεξιότητες τόσο στα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (LLMs) όσο και στην Ενισχυτική Μάθηση (RL).

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τα συστατικά και τη λειτουργικότητα των μοντέλων transformer.
• Βελτιστοποιούν και να προσαρμόζουν (fine-tune) τα LLMs για συγκεκριμένες εργασίες και εφαρμογές.
• Κατανοούν τις βασικές αρχές και μεθοδολογίες της ενισχυτικής μάθησης.
• Μαθαίνουν πώς οι τεχνικές ενισχυτικής μάθησης μπορούν να ενισχύσουν την απόδοση των LLMs.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εμβαθύνουν την κατανόησή τους στην ενισχυτική μάθηση και τις πρακτικές εφαρμογές της στην ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τις βασικές έννοιες των αλγορίθμων ενισχυτικής μάθησης.
• Να υλοποιούν μοντέλα ενισχυτικής μάθησης χρησιμοποιώντας TensorFlow και OpenAI Gym.
• Να αναπτύσσουν ευφυείς πράκτορες που μαθαίνουν μέσω δοκιμής και λάθους.
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση των πρακτόρων χρησιμοποιώντας προηγμένες τεχνικές όπως η Q-learning και τα βαθιά δίκτυα Q (DQNs).
• Να εκπαιδεύουν πράκτορες σε προσομοιωμένα περιβάλλοντα με το OpenAI Gym.
• Να αναπτύσσουν μοντέλα ενισχυτικής μάθησης για πραγματικές εφαρμογές.

Αυτό το μάθημα ξεκινά με την απόκτηση εννοιολογικής γνώσης στα νευρωνικά δίκτυα και γενικότερα στους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, στη βαθιά μάθηση (αλγόριθμοι και εφαρμογές).

Το Μέρος 1 (40%) αυτής της εκπαίδευσης εστιάζει περισσότερο στα θεμελιώδη, αλλά θα σας βοηθήσει να επιλέξετε τη σωστή τεχνολογία: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, κλπ.

Το Μέρος 2 (20%) εισάγει το Theano – μια βιβλιοθήκη Python που καθιστά εύκολη τη γραφή μοντέλων βαθιάς μάθησης.

Το Μέρος 3 (40%) της εκπαίδευσης θα βασιστεί εκτενώς στο TensorFlow – το API της βιβλιοθήκης ανοικτού κώδικα της Google για Βαθιά Μάθηση. Τα παραδείγματα και οι πρακτικές ασκήσεις θα γίνουν όλα στο TensorFlow.

Κοινό

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για τα έργα Βαθιάς Μάθησής τους

Με την ολοκλήρωση του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα:

• έχουν καλή κατανόηση των βαθιών νευρωνικών δικτύων (DNN), των Συνελικτικών Νευρωνικών Δικτύων (CNN) και των Αναδρομικών Νευρωνικών Δικτύων (RNN)
• κατανοούν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του TensorFlow
• είναι σε θέση να πραγματοποιούν εγκατάσταση / εργασίες παραγωγικού περιβάλλοντος / αρχιτεκτονικής και ρυθμίσεις
• μπορούν να αξιολογούν την ποιότητα κώδικα, να εκτελούν αποσφαλμάτωση, παρακολούθηση
• μπορούν να υλοποιούν προηγμένη παραγωγή όπως εκπαίδευση μοντέλων, δημιουργία γραφημάτων και καταγραφή

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εξερευνήσουν προηγμένες τεχνικές XAI για μοντέλα βαθιάς μάθησης, με έμφαση στη δημιουργία ερμηνεύσιμων συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης.

Με την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις προκλήσεις της επεξηγησιμότητας στη βαθιά μάθηση.
• Εφαρμόζουν προηγμένες τεχνικές XAI για νευρωνικά δίκτυα.
• Ερμηνεύουν τις αποφάσεις που λαμβάνονται από μοντέλα βαθιάς μάθησης.
• Αξιολογούν τις αντισταθμίσεις μεταξύ απόδοσης και διαφάνειας.