Curs de pregatire Deep Reinforcement Learning cu Python

Explorează cum transformă Machine Learning și Deep Learning sectorul auto. Acest curs România acoperă concepte de bază, de la automatizare simplă la luarea autonomă a deciziilor, inclusiv rețele neuronale și exemple practice cu TensorFlow pentru aplicații din lumea reală.

Un training introductiv în România care explorează fundamentele AI, de la agenți inteligenți la machine learning. Îi ajută pe executivi și arhitecți să evalueze tendințele emergente în AI, să integreze soluții practice și să accelereze agilitatea afacerii prin strategii automatizate.

Acest program de trei zile în România acoperă teoria și practica rețelelor neurale artificiale, Machine Learning și Deep Learning. Participanții vor explora arhitecturi de rețea, mecanisme de învățare și fundamente matematice, trecând de la perceptroni de bază la tehnici avansate de deep learning.

Acest training practic în România te ajută să construiești modele AI de la zero folosind Python. Vei stăpâni învățarea supervizată, rețelele neuronale și tehnicile nesupervizate folosind scikit-learn și Apache Spark. Se concentrează pe exerciții hands-on în Jupyter pentru rezolvarea problemelor reale.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), oferă o introducere în domeniul recunoașterii modelelor și al învățării automate. Acesta abordează aplicații practice în statistică, informatică, procesarea semnalelor, vizualizarea computerizată, exploatarea datelor și bioinformatică.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Aplica metode statistice de bază în recunoașterea modelelor.
• Utiliza modele cheie precum rețele neuronale și metode bazate pe nuclee pentru analiza datelor.
• Implementa tehnici avansate pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Îmbunătăți acuratețea predicțiilor prin combinarea diferitelor modele.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de învățare automată de nivel avansat și cercetătorilor în domeniul IA care doresc să aplice RLHF pentru a ajusta modele mari de IA pentru o performanță, siguranță și aliniere superioară.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentele teoretice ale RLHF și de ce este esențială în dezvoltarea IA modernă.
• Implementa modele de recompensă bazate pe feedback uman pentru a ghida procesele de învățare prin întărire.
• Ajusta modele mari de limbaj folosind tehnici RLHF pentru a alinia rezultatele cu preferințele umane.
• Aplica cele mai bune practici pentru scalarea fluxurilor de lucru RLHF pentru sisteme de IA de nivel de producție.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor de nivel intermediar care doresc să dobândească o înțelegere cuprinzătoare și abilități practice atât în Modelele de Limbaj de Mare Anvergură (LLMs), cât și în Învățarea Prin Recompense (RL).

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege componentele și funcționalitatea modelelor de tip transformer.
• Optimiza și ajusta LLMs pentru sarcini și aplicații specifice.
• Înțelege principiile și metodologiile de bază ale învățării prin recompense.
• Învață cum tehnicile de învățare prin recompense pot îmbunătăți performanța LLMs.

Această instruire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să își aprofundeze înțelegerea învățării prin recompensă și a aplicațiilor sale practice în dezvoltarea IA folosind Google Colab.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele de bază ale algoritmilor de învățare prin recompensă.
• Să implementeze modele de învățare prin recompensă folosind TensorFlow și OpenAI Gym.
• Să dezvolte agenți inteligenți care învață prin încercare și eroare.
• Să optimizeze performanța agenților folosind tehnici avansate precum Q-learning și rețele Q profunde (DQNs).
• Să antreneze agenți în medii simulate folosind OpenAI Gym.
• Să implementeze modele de învățare prin recompensă pentru aplicații din lumea reală.

Acest curs de 35 de ore din România acoperă fundamentele rețelelor neuronale profunde, inclusiv CNN-uri, RNN-uri și modele generative precum GAN-urile. Participanții dobândesc experiență practică cu Theano și TensorFlow, învățând să construiască, să antreneze și să implementeze modele de deep learning de calitate production-grade pentru aplicații din lumea reală.

Acest training condus de un instructor, în format live România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să exploreze cele mai moderne tehnici XAI pentru modelele de învățare profundă, cu accent pe construirea sistemelor AI interpretabile.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă provocările legate de explicabilitatea în învățarea profundă.
• Aplice tehnici avansate XAI pentru rețele neuronale.
• Interpreteze deciziile luate de modelele de învățare profundă.
• Evalueze compromisurile dintre performanță și transparență.