Βασικά της Εκπαίδευσης με Ανταλλαγή Κομμάτι εκπαίδευσης

Το βαθύ επικεντρωμένο μάθηση (DRL) συνδυάζει τους κανόνες του επικεντρωμένου μαθήματος με αρχιτεκτονικές βαθύτητας μάθησης για να επιτρέψει σε ουσιακοί να λαμβάνουν αποφάσεις μέσω της διαδραστικότητας με το περιβάλλον τους. Υποστηρίζει πολλές σύγχρονες εξελίξεις της ΤΕΙ, όπως αυτόδικαια οχήματα, διαχείριση ρομποτικών, αλγοριθμικές συναλλαγές και προσαρμοστικά συστήματα προτάσεων. Το DRL επιτρέπει σε τεχνητό υπολογιστικό μοντέλο να μαθαίνει στρατηγικές, να βελτιώνει πολιτικές και να λαμβάνει αυτόνομες αποφάσεις με βάση δοκιμές-λαθή χρησιμοποιώντας επίδραση-βασισμένο μάθημα.

Αυτή η διδακτική ανάγνωση υπό την καθοδήγηση εξειδικευμένου (online ή on-site) απευθύνεται σε διαμεσαίο επίπεδο προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να μάθουν και να εφαρμόζουν τεχνικές βαθύτητας επικεντρωμένου μαθήματος για να φτιάξουν έξυπνους υπολογιστικά αντικείμενα που διαθέτουν την ικανότητα για αυτόνομη λήψη αποφάσεων σε περίπλοκα περιβάλλοντα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να καταλάβουν τις θεωρητικές βάσεις και τα μαθηματικά αξιώματα του επικεντρωμένου μαθήματος.
• Να υλοποιήσουν κλειδί αλγόριθμους RL, περιλαμβανομένων του Q-Learning, Policy Gradients, και Actor-Critic μεθόδων.
• Να φτιάξουν και να εκπαιδεύσουν βαθιούς αγέντες επικεντρωμένου μαθήματος χρησιμοποιώντας TensorFlow ή PyTorch.
• Να εφαρμόζουν DRL σε πρακτικές εφαρμογές όπως παιχνίδια, ρομποτική και αποφασιστική βελτιστοποίηση.
• Να διαγνωστίζουν, να οπτικοποιούν και να βελτιώνουν την απόδοση εκπαίδευσης χρησιμοποιώντας σύγχρονα εργαλεία.

Μορφή του Μαθήματος

• Αλληλεπιδραστική παράσταση και οδηγούμενη συζήτηση.
• Πρακτικές εξασκήσεις και υλοποίηση πρακτικών.
• Ζωντανές δεμονστράσεις κώδικα και εφαρμογές με βάση έργα.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να παράσχετε μια εξατομικευμένη έκδοση αυτού του μαθήματος (π.χ., χρησιμοποιώντας PyTorch αντί TensorFlow), παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για τη διαμόρφωση.

Αυτή η κατεύθυνση που διδάσκεται από εκπαιδευτικό σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε μηχανικούς τηλεματικής υψηλής εξέλιξης και έρευνα AI που θέλουν να εφαρμόσουν την RLHF για να αποτελέσουν τη λεπτή ρύθμιση μεγάλων μοντέλων AI για καλύτερη απόδοση, ασφάλεια και συμβατότητα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τα θεωρητικά βάση της RLHF και γιατί είναι απολυτά απαραίτητη στη σύγχρονη ανάπτυξη AI.
• Εφαρμόσουν μοντέλα αμειβών βασισμένα στην ανθρωπίνη αντίδραση για να καθοδηγήσουν τις διαδικασίες εξυφάνισης.
• Προχωρούν στη λεπτή ρύθμιση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων χρησιμοποιώντας τεχνικές RLHF για να συμφωνήσουν οι αποτελέσματα με τις ανθρωπινές προτιμήσεις.
• Εφαρμόσουν καλύτερες πρακτικές για την κλίμακα ρυθμιστικών διαδικασιών RLHF για συστήματα AI επαγγελματικής έβδομης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν ολοκληρωμένη κατανόηση και πρακτικές δεξιότητες τόσο στο Large Language Models (LLMs) όσο και στο Reinforcement Learning (RL).

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

• Κατανοήστε τα εξαρτήματα και τη λειτουργικότητα των μοντέλων μετασχηματιστών.
• Βελτιστοποιήστε και βελτιστοποιήστε τα LLM για συγκεκριμένες εργασίες και εφαρμογές.
• Κατανόηση των βασικών αρχών και μεθοδολογιών της ενισχυτικής μάθησης.
• Μάθετε πώς οι τεχνικές ενισχυτικής μάθησης μπορούν να βελτιώσουν την απόδοση των LLM.

Αυτή η εκπαιδευτική εξομοιωμένη δίδαση σε Ελλάδα (διαδικτύου ή τόπου) προσβάλλει εξειδικευμένους επαγγελματίες που θέλουν να βελτιώσουν την κατανόησή τους για το μάθηση ανταπόκρισης και τις πρακτικές εφαρμογές της στην ανάπτυξη AI χρησιμοποιώντας Google Colab.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδεύσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Καταλάβουν τα βασικά εννόηματα των υπολογισμών ανταπόκρισης.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μάθησης ανταπόκρισης χρησιμοποιώντας TensorFlow και OpenAI Gym.
• Δημιουργεί εξελικτικά αξιωματικά που μάθει μέσω προσπαθειών και σφαλμάτων.
• Οικοδομεί τη δύναμη των αξιωματικών μέσω προχωρημένων τεχνικών όπως Q-μάθηση και βαθύ Q-δίκτυα (DQNs).
• Εξηγεί αξιωματικά σε εμφερέντες περιβάλλοντα χρησιμοποιώντας το OpenAI Gym.
• Εγκαταστήσουν μοντέλα μάθησης ανταπόκρισης για πρακτικές εφαρμογές.