Corso di formazione Fundamentals of Reinforcement Learning

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano apprendere i fondamenti di Deep Reinforcement Learning durante la creazione di un agente di Deep Learning.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti chiave alla base del Deep Reinforcement Learning ed essere in grado di distinguerlo dal Machine Learning.
• Applicare algoritmi avanzati Reinforcement Learning per risolvere problemi del mondo reale.
• Crea un agente di deep learning.

Questo corso guidato dall'insegnante in Italia (online o sul posto) è rivolto a ingegneri di apprendimento automatico avanzati e ricercatori di IA che desiderano applicare RLHF per affinare modelli AI grandi per una prestazione, sicurezza e allineamento superiori.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi teoriche dell'RLHF e perché è essenziale nello sviluppo moderno dell'IA.
• Mettere in pratica modelli di reward basati sul feedback umano per guidare i processi di apprendimento per rinforzo.
• Perfezionare grandi modelli linguistici utilizzando tecniche RLHF per allineare le uscite con le preferenze umane.
• Applicare le migliori pratiche per la scalabilità dei flussi di lavoro RLHF per sistemi AI di grado produttivo.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta ai data scientist di livello intermedio che desiderano acquisire una comprensione completa e competenze pratiche sia in Large Language Models (LLMs) che in Reinforcement Learning (RL).

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i componenti e le funzionalità dei modelli di trasformatori.
• Ottimizza e ottimizza gli LLM per attività e applicazioni specifiche.
• Comprendere i principi e le metodologie fondamentali dell'apprendimento per rinforzo.
• Scopri come le tecniche di apprendimento per rinforzo possono migliorare le prestazioni degli LLM.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano approfondire la loro comprensione dell'apprendimento per rinforzo e delle sue applicazioni pratiche nello sviluppo dell'intelligenza artificiale utilizzando Google Colab.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali degli algoritmi di apprendimento per rinforzo.
• Implementa modelli di apprendimento per rinforzo utilizzando TensorFlow e OpenAI Gym.
• Sviluppa agenti intelligenti che apprendono attraverso tentativi ed errori.
• Ottimizza le prestazioni degli agenti utilizzando tecniche avanzate come Q-learning e DQN (Deep Q-networks).
• Addestra gli agenti in ambienti simulati utilizzando OpenAI Gym.
• Distribuisci modelli di apprendimento per rinforzo per applicazioni reali.