Formazione online Reinforcement Learning in Italia

Questo corso pratico e tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza) si rivolge a data scientist di livello intermedio che desiderano acquisire una conoscenza approfondita e competenze operative sia sui Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sia sull’Apprendimento per rinforzo (RL).

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

• Comprendere le componenti strutturali e il funzionamento dei modelli a trasformatore.
• Ottimizzare e adattare gli LLM a compiti e applicazioni specifiche.
• Afferrare i principi fondamentali e le metodologie dell’apprendimento per rinforzo.
• Capire in che modo le tecniche di apprendimento per rinforzo possono migliorare le prestazioni degli LLM.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza), è destinato a ingegneri del machine learning e ricercatori di intelligenza artificiale esperti che vogliono impiegare il RLHF per ottimizzare modelli linguistici di grandi dimensioni, al fine di garantirne prestazioni elevate, sicurezza e un forte allineamento alle preferenze umane.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti teorici del RLHF e il suo ruolo cruciale nello sviluppo attuale dell’intelligenza artificiale.
• Sviluppare modelli di ricompensa basati su feedback umani, utili a guidare i processi di apprendimento per rinforzo.
• Ottimizzare modelli linguistici di grandi dimensioni impiegando tecniche RLHF, in modo da allineare le loro risposte alle preferenze umane.
• Applicare le migliori pratiche per scalare i flussi di lavoro RLHF e renderli adatti a sistemi AI utilizzati in produzione.

Si tratta di un corso pratico, tenuto da istruttori in Italia (online o in sede) rivolto a professionisti esperti desiderosi di approfondire le conoscenze sull'apprendimento per rinforzo e sulle sue applicazioni concrete nello sviluppo dell'intelligenza artificiale tramite Google Colab.

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

• Comprendere i concetti fondamentali degli algoritmi di apprendimento per rinforzo.
• Implementare modelli di apprendimento per rinforzo sfruttando TensorFlow e OpenAI Gym.
• Sviluppare agenti intelligenti in grado di imparare tramite tentativi ed errori.
• Ottimizzare le prestazioni degli agenti utilizzando tecniche evolute quali il Q-learning e le reti neurali profonde per l'apprendimento (DQN).
• Addestrare agenti in ambienti simulati tramite OpenAI Gym.
• Implementare modelli di apprendimento per rinforzo in scenari applicativi reali.