Oбучения по Обучение с утвърждение в България

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни на средно ниво, които желаят да придобият задълбочено разбиране и практически умения както в областта на големите езикови модели (LLMs), така и на обучението с подсилване (RL).

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират компонентите и функционалността на трансформър моделите.
• Оптимизират и фино настройват LLMs за специфични задачи и приложения.
• Разбират основните принципи и методологии на обучението с подсилване.
• Научат как техниките за обучение с подсилване могат да подобрят производителността на LLMs.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към инженери по машинно обучение и AI изследователи на напреднало ниво, които желаят да приложат RLHF за фина настройка на големи AI модели с цел постигане на превъзходна производителност, безопасност и съответствие.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират теоретичните основи на RLHF и защо този метод е от съществено значение в съвременното разработване на AI.
• Внедряват модели на възнаграждение, базирани на човешка обратна връзка, за да ръководят процесите на обучение с подсилване.
• Извършват фина настройка на големи езикови модели, използвайки RLHF техники, за да приведат резултатите в съответствие с човешките предпочитания.
• Прилагат най-добри практики за мащабиране на RLHF работни потоци за AI системи от производствен клас.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да задълбочат разбирането си за обучението с подсилване и практическите му приложения в развитието на ИИ с Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните концепции на алгоритмите за обучение с подсилване.
• Внедряват модели за обучение с подсилване, използвайки TensorFlow и OpenAI Gym.
• Разработват интелигентни агенти, които се учат чрез проба и грешка.
• Оптимизират представянето на агентите, използвайки напреднали техники като Q-обучение и дълбоки Q-мрежи (DQN).
• Обучават агенти в симулирани среди, използвайки OpenAI Gym.
• Внедряват модели за обучение с подсилване за приложения в реалния свят.