Online o in loco, i corsi di formazione sull'apprendimento per rinforzo dal vivo con istruttore dimostrano attraverso esercitazioni pratiche interattive come creare e implementare un sistema di apprendimento per rinforzo. La formazione Reinforcement Learning è disponibile come "formazione dal vivo online" o "formazione dal vivo in loco". La formazione dal vivo online (nota anche come "formazione dal vivo a distanza") viene svolta tramite un desktop remoto interattivo. La formazione dal vivo in loco può essere svolta localmente presso la sede del cliente in Milano o nei centri di formazione aziendale NobleProg in Milano. NobleProg -- Il tuo fornitore di formazione locale
Milano
NobleProg Milano, Via Scarlatti, Milan, italy, 20124
Il centro riunioni si trova nella zona centrale di Milano vicino alla stazione centrale. E' facilmente raggiungibile con i mezzi pubblici e il quartiere è fornito di negozi e ristoranti.
Questa formazione dal vivo con istruttore in Milano (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 guidato dall'insegnante in Milano (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.
Questo corso interattivo guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a professionisti avanzati che desiderano approfondire la conoscenza dell'apprendimento rinforzato e le sue applicazioni pratiche nel settore dello sviluppo AI utilizzando Google Colab.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere i concetti fondamentali degli algoritmi di apprendimento rinforzato.
Implementare modelli di apprendimento rinforzato utilizzando TensorFlow e OpenAI Gym.
Sviluppare agenti intelligenti che imparano attraverso tentativi ed errori.
Ottimizzare le prestazioni degli agenti utilizzando tecniche avanzate come Q-learning e deep Q-networks (DQNs).
Addestrare gli agenti in ambienti simulati utilizzando OpenAI Gym.
Distribuire modelli di apprendimento rinforzato per applicazioni del mondo reale.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Milano (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.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano andare oltre i tradizionali approcci di apprendimento automatico per insegnare a un programma informatico a capire le cose (risolvere problemi) senza l'uso di dati etichettati e grandi set di dati.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Installare e applicare le librerie e il linguaggio di programmazione necessari per implementare Reinforcement Learning.
Crea un agente software in grado di apprendere attraverso il feedback anziché attraverso l'apprendimento supervisionato.
Programmare un agente per risolvere problemi in cui il processo decisionale è sequenziale e finito.
Applica le conoscenze per progettare software in grado di apprendere in modo simile a come imparano gli esseri umani.
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