Online Reinforcement Learning Training in Ελλάδα

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 ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εμβαθύνουν στην κατανόησή τους για την ενισχυτική μάθηση και τις πρακτικές εφαρμογές της στην ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας το Google Colab.

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

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες των αλγορίθμων ενισχυτικής μάθησης.
• Εφαρμόστε μοντέλα ενισχυτικής μάθησης χρησιμοποιώντας τα TensorFlow και OpenAI Gym.
• Αναπτύξτε έξυπνους πράκτορες που μαθαίνουν μέσω δοκιμής και λάθους.
• Βελτιστοποιήστε την απόδοση των πρακτόρων χρησιμοποιώντας προηγμένες τεχνικές όπως το Q-learning και τα βαθιά δίκτυα Q (DQNs).
• Εκπαιδεύστε πράκτορες σε προσομοιωμένα περιβάλλοντα χρησιμοποιώντας το OpenAI Gym.
• Αναπτύξτε μοντέλα ενισχυτικής μάθησης για εφαρμογές πραγματικού κόσμου.

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση σε ύφος (online ή από διασκέδαση) Ελλάδα, προσβάλλει εξειδικευμένους μηχανικολόγους μαθητικών και έρευνες AI που θέλουν να εφαρμόσουν RLHF για τον αναδιάρθρωση μεγάλων μοντέλων AI για καλύτερη περформάνς, ασφάλεια και συμβατότητα.

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

• Κατανοήσουν τις θεωρητικές βάσεις του RLHF και γιατί είναι απαραίτητες στη σύγχρονη ανάπτυξη AI.
• Εφαρμόζουν μοντέλα βαθμολόγησης βασισμένα σε ανθρώπινη παρακολούθηση για να οδηγήσουν τις διαδικασίες μάθησης ενισχυτέο.
• Αναδιαρθρώνουν μεγάλα λεξικαλικά μοντέλα χρησιμοποιώντας τεχνικές RLHF για να συμβαδίζουν τα αποτελέσματα με τις προτιμήσεις των ανθρώπων.
• Εφαρμόζουν καλές πρακτικές για την επέκταση διαδικασιών RLHF για AI συστήματα παραγωγικού επιπέδου.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να μάθουν τις βασικές αρχές του Deep Reinforcement Learning καθώς προχωρούν στη δημιουργία ενός Deep Learning Agent.

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

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες πίσω από το Deep Reinforcement Learning και μπορείτε να το ξεχωρίσετε από τη Μηχανική Μάθηση.
• Εφαρμόστε προηγμένους Reinforcement Learning αλγόριθμους για την επίλυση προβλημάτων του πραγματικού κόσμου.
• Δημιουργήστε έναν πράκτορα βαθιάς μάθησης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να υπερβούν τις παραδοσιακές προσεγγίσεις μηχανικής μάθησης για να διδάξουν ένα πρόγραμμα υπολογιστή να καταλαβαίνει πράγματα (επίλυση προβλημάτων) χωρίς τη χρήση δεδομένων με ετικέτα και μεγάλα σύνολα δεδομένων.

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

• Εγκαταστήστε και εφαρμόστε τις βιβλιοθήκες και τη γλώσσα προγραμματισμού που απαιτούνται για την υλοποίηση του Reinforcement Learning.
• Δημιουργήστε έναν πράκτορα λογισμικού που είναι ικανός να μαθαίνει μέσω ανατροφοδότησης αντί μέσω εποπτευόμενης μάθησης.
• Προγραμματίστε έναν πράκτορα για την επίλυση προβλημάτων όπου η λήψη αποφάσεων είναι διαδοχική και πεπερασμένη.
• Εφαρμόστε τη γνώση στο σχεδιασμό λογισμικού που μπορεί να μάθει με τρόπο παρόμοιο με τον τρόπο που μαθαίνουν οι άνθρωποι.