Reinforcement Learning Formazione in Torino

Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (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 Torino (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 Torino (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 di formazione dal vivo con istruttore in Torino (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.