Εκπαίδευση Ενισχυτική Μάθηση στην Αθήνα

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά (Αθήνα 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, σε ζωντανή παρουσίαση Αθήνα (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 με εισηγητή, ζωντανή στο Αθήνα (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.