Deep Reinforcement Learning mit Python Schulung

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) gibt eine Einführung in die Bereiche Mustererkennung und maschinelles Lernen. Es behandelt praktische Anwendungen aus der Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computergrafik, Datenanalyse sowie Bioinformatik.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• die wesentlichen statistischen Methoden auf das Gebiet der Mustererkennung anzuwenden.
• relevante Modelle wie neuronale Netze sowie Kernel-Methoden zur Datenanalyse einzusetzen.
• fortgeschrittene Techniken zur Lösung komplexer Probleme zu implementieren.
• die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern, indem verschiedene Modelle kombiniert werden.

Diese von einem Trainer geleitete, Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Machine-Learning-Engineereers und KI-Forscher auf fortgeschrittenem Niveau, die RLHF anwenden möchten, um große KI-Modelle für eine überlegene Leistung, Sicherheit und Ausrichtung feinabzustimmen.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Die theoretischen Grundlagen von RLHF verstehen und einordnen, warum diese Methode für die moderne KI-Entwicklung wesentlich ist.
• Belohnungsmodelle (Reward Models) basierend auf menschlichem Feedback implementieren, um die Prozesse des Reinforcement Learning zu steuern.
• Große Sprachmodelle mit RLHF-Techniken feinabstimmen, um die Ausgaben mit menschlichen Präferenzen abzugleichen.
• Best Practices anwenden, um RLHF-Arbeitsabläufe für KI-Systeme im Produktionsumfeld zu skalieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler auf mittlerem Niveau, die umfassende Kenntnisse sowie praktische Fähigkeiten sowohl im Bereich der Großen Sprachmodelle als auch im Bereich des Reinforcement Learnings erlangen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, Folgendes zu leisten:

• Die Bestandteile und Funktionsweise von Transformermodellen zu verstehen.
• LLMs für spezifische Aufgaben und Anwendungsfälle zu optimieren sowie feinzustellen.
• Die grundlegenden Prinzipien und Methoden des Reinforcement Learnings nachvollziehen zu können.
• Zu verstehen, wie Techniken aus dem Bereich des Reinforcement Learnings die Leistungsfähigkeit von LLMs verbessern können.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die ihr Verständnis für Reinforcement Learning sowie dessen praktische Anwendungen in der KI-Entwicklung mithilfe von Google Colab vertiefen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangt haben:

• Die Grundkonzepte von Algorithmen des Reinforcement Learnings verstehen.
• Reinforcement-Learning-Modelle mit TensorFlow und OpenAI Gym implementieren können.
• Intelligente Agenten entwickeln, die durch Ausprobieren lernen.
• Die Leistungsfähigkeit der Agenten mithilfe von Techniken wie Q-Learning sowie tiefgehenden Q-Netzwerken (DQNs) optimieren können.
• Agenten in simulierten Umgebungen mit OpenAI Gym trainieren.
• Reinforcement-Learning-Modelle für reale Anwendungsfälle einsetzen können.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die moderne XAI-Techniken für Deep Learning-Modelle kennenlernen möchten, mit besonderem Augenmerk auf den Aufbau verständlicher KI-Systeme.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Erklärbarkeit im Deep Learning zu verstehen.
• Fortschrittliche XAI-Techniken für neuronale Netze erfolgreich anzuwenden.
• Entscheidungen von Deep Learning-Modellen nachvollziehbar interpretieren zu können.
• Die Abwägungen zwischen Leistungsfähigkeit und Transparenz zu bewerten.