Reinforcement Learning mit Google Colab Schulung
Das Verstärkungslernen ist ein leistungsstarker Zweig des maschinellen Lernens, bei dem Agenten durch das Interagieren mit einer Umgebung optimale Handlungen lernen. Dieser Kurs führt Teilnehmer in fortgeschrittene Verstärkungslernalgorithmen und deren Implementierung mit Google Colab ein. Die Teilnehmer arbeiten mit beliebten Bibliotheken wie TensorFlow und OpenAI Gym, um intelligente Agenten zu erstellen, die Entscheidungen in dynamischen Umgebungen treffen können.
Dieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Profis, die ihr Verständnis des Verstärkungslernens und seine praktische Anwendung im Bereich KI-Entwicklung mit Google Colab vertiefen möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Kernkonzepte von Verstärkungslernalgorithmen zu verstehen.
- Verstärkungslernmodelle mit TensorFlow und OpenAI Gym implementieren.
- Intelligente Agenten entwickeln, die durch Probieren und Irrtum lernen.
- Die Leistung der Agenten mithilfe fortgeschrittener Techniken wie Q-Learning und Deep Q-Networks (DQNs) zu optimieren.
- Agenten in simulierten Umgebungen mit OpenAI Gym trainieren.
- Verstärkungslernmodelle für Anwendungen im realen Leben einsetzen.
Format des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxis.
- Händische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Optionen für die Anpassung des Kurses
- Um einen angepassten Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Abstimmung.
Schulungsübersicht
Einführung in Reinforcement Learning
- Was ist maschinelles Lernen durch Belohnung?
- Schlüsselbegriffe: Agent, Umgebung, Zustände, Aktionen und Belohnungen
- Herausforderungen im maschinellen Lernen durch Belohnung
Exploration und Exploitation
- Balancieren von Exploration und Exploitation in RL-Modellen
- Explorationsstrategien: epsilon-greedy, softmax und mehr
Q-Lernen und Deep Q-Networks (DQNs)
- Einführung in Q-Lernen
- Implementierung von DQN mit TensorFlow
- Optimieren von Q-Lernen mit Erfahrungs-Wiederholung und Target-Netzwerken
Policy-basierte Methoden
- Policy Gradient Algorithmen
- REINFORCE Algorithmus und seine Implementierung
- Actor-Critic-Methoden
Arbeiten mit OpenAI Gym
- Einrichtung von Umgebungen in OpenAI Gym
- Simulieren von Agenten in dynamischen Umgebungen
- Evaluierung der Leistung von Agenten
Erweiterte Techniken mit Reinforcement Learning
- Mehragentenmaschinelles Lernen durch Belohnung
- Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
- Proximal Policy Optimization (PPO)
Deploying Reinforcement Learning Modelle
- Realweltanwendungen von maschinellem Lernen durch Belohnung
- Integration von RL-Modellen in Produktionsumgebungen
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Python Programmierung
- Grundverständnis von Deep Learning und Maschinellem Lernen
- Kenntnisse der Algorithmen und mathematischen Konzepte, die in der Reinforcement Learning verwendet werden
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Praktiker des maschinellen Lernens
- KI-Forscher
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Reinforcement Learning mit Google Colab Schulung - Buchung
Reinforcement Learning mit Google Colab Schulung - Anfrage
Reinforcement Learning mit Google Colab - Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Fortgeschrittene maschinelle Lernmodelle mit Google Colab
21 StundenDieses von erfahrenen Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute mit fortgeschrittenem Wissen, die ihre Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen erweitern, ihre Fähigkeiten bei der Hyperparameter-Optimierung verbessern sowie lernen möchten, Modelle mithilfe von Google Colab erfolgreich einzusetzen.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Fortgeschrittene maschinelle Lernmodelle mithilfe bekannter Frameworks wie Scikit-learn und TensorFlow zu implementieren.
- Die Leistungsfähigkeit der Modelle durch gezielte Hyperparameter-Optimierung zu steigern.
- Maschinelle Lernmodelle in realen Anwendungen mit Hilfe von Google Colab bereitzustellen.
- An der gemeinsamen Arbeit und Verwaltung umfangreicher Projekte im Bereich maschinelles Lernen unter Verwendung von Google Colab teilzunehmen.
Künstliche Intelligenz für Gesundheitswesen mit Google Colab
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Fachleute des Gesundheitswesens, die KI für fortschrittliche Anwendungen im Gesundheitswesen mit Google Colab nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- KI-Modelle für das Gesundheitswesen mit Google Colab zu implementieren.
- KI zur prädiktiven Modellierung in Gesundheitsdaten zu verwenden.
- Medizinische Bilder mit künstlich-intelligent gestützten Techniken zu analysieren.
- Ethische Überlegungen in KI-basierten Gesundheitslösungen zu erkunden.
Big Data-Analytik mit Google Colab und Apache Spark
14 StundenDieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an mittelcalibrige Datenwissenschaftler und Ingenieure, die Google Colab und Apache Spark für das Verarbeiten und Analysieren von Big Data einsetzen möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Eine Big-Data-Umgebung mit Google Colab und Spark einzurichten.
- Große Datensätze effizient mit Apache Spark zu verarbeiten und zu analysieren.
- Big Data in einer kollaborativen Umgebung visualisieren.
- Apache Spark mit cloudbasierten Tools zu integrieren.
Einführung in Google Colab für Datenwissenschaft
14 StundenDieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger unter den Datenwissenschaftlern sowie IT-Fachkräften, die die Grundlagen der Datenwissenschaft mit Hilfe von Google Colab erlernen möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Google Colab einzurichten und zu bedienen.
- Grundlegenden Python-Code zu schreiben und auszuführen.
- Datensätze zu importieren und zu verarbeiten.
- Mittels Python-Bibliotheken grafische Darstellungen zu erstellen.
Google Colab Pro: Skalierbare Python- und KI-Workflows in der Cloud
14 StundenGoogle Colab Pro ist eine cloudbasierte Umgebung für das skalierbare Programmieren mit Python. Sie bietet leistungsstarke GPUs, längere Laufzeiten sowie mehr Arbeitsspeicher – ideal für anspruchsvolle Aufgaben im Bereich KI und Datenanalyse.
Dieses praxisorientierte Training unter Anleitung des Trainers (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Python-Entwickler, die Google Colab Pro für maschinelles Lernen, Datenverarbeitung sowie kooperative Forschungsarbeiten in einer leistungsstarken Notebook-Umgebung nutzen möchten.
Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:
- Einrichten und Verwalten von cloudbasierten Python-Notebooks mit Colab Pro.
- Zugriff auf GPUs und TPUs, um Berechnungen erheblich zu beschleunigen.
- Vereinfachen von maschinellen Lernprozessen mithilfe gängiger Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-learn.
- Integration mit Google Drive sowie externen Datenquellen für gemeinschaftliche Projekte.
Ablauf des Kurses
- Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
- Zahlreiche Übungen zur praktischen Anwendung.
- Direkte Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.
Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses
- Für individuell angepasste Schulungen zu diesem Thema kontaktieren Sie uns bitte, um Einzelheiten abzustimmen.
Computer Vision mit Google Colab und TensorFlow
21 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete, live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis des Computer Vision vertiefen und die Fähigkeiten von TensorFlow zur Entwicklung komplexer Vision-Modelle mit Google Colab erkunden möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Faltungsschicht-Neuronale Netze (CNNs) mit TensorFlow zu bauen und zu trainieren.
- Google Colab für skalierbare und effiziente, cloudbasierte Modellentwicklung zu nutzen.
- Bildvorverarbeitungstechniken für Computer Vision-Aufgaben zu implementieren.
- Computer Vision-Modelle für Anwendungen in der Praxis bereitzustellen.
- Übertragungslernen (Transfer Learning) zur Leistungssteigerung von CNN-Modellen zu nutzen.
- Die Ergebnisse von Bildklassifikationsmodellen zu visualisieren und zu interpretieren.
Deep Learning mit TensorFlow in Google Colab
14 StundenDieses von einem Experten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler mit Grundkenntnissen, die Deep-Learning-Techniken mithilfe der Google Colab-Umgebung erlernen möchten.
Nach Abschluss des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Google Colab für Deep-Learning-Projekte einzurichten und zu nutzen.
- Die Grundlagen von neuronalen Netzen zu verstehen.
- Deep-Learning-Modelle mithilfe von TensorFlow zu implementieren.
- Diese Modelle zu trainieren und auszuwerten.
- Fortgeschrittene Funktionen von TensorFlow im Deep Learning einzusetzen.
Tiefe Wertschöpfungslernen mit Python
21 StundenTiefes Reinforcement Learning (DRL) kombiniert Prinzipien des Reinforcement Learnings mit tiefen Lernarchitekturen, um Agenten zu ermöglichen, durch Interaktion mit ihrer Umgebung Entscheidungen zu treffen. Es bildet die Grundlage vieler moderner KI-Fortschritte wie autonomes Fahren, Robotiksteuerung, algorithmisches Handeln und adaptive Empfehlungssysteme. DRL ermöglicht es einem künstlichen Agenten, Strategien zu lernen, Richtlinien zu optimieren und auf der Grundlage von Ausprobier-und-Fehler-Lernen mit belohnungsbasiertem Lernen autonome Entscheidungen zu treffen.
Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und Data Scientists, die tiefes Reinforcement Learning erlernen und anwenden möchten, um intelligente Agenten zu erstellen, die in komplexen Umgebungen autonome Entscheidungen treffen können.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die theoretischen Grundlagen und mathematischen Prinzipien des Reinforcement Learnings zu verstehen.
- Schlüsselalgorithmen des RL, einschließlich Q-Learning, Policy Gradients und Actor-Critic-Methoden, umzusetzen.
- Tiefe Reinforcement Learning-Agenten mit TensorFlow oder PyTorch zu bauen und zu trainieren.
- DRL auf Anwendungen wie Spiele, Robotik und Entscheidungsoptimierung anzuwenden.
- Mit modernen Werkzeugen Probleme zu beheben, die Trainingsleistung zu visualisieren und zu optimieren.
Kursformat
- Interaktive Vorlesung und geleitete Diskussion.
- Anwendungsübungen und praktische Implementierungen.
- Livedemos und projektorientierte Anwendungen.
Kursanpassungsmöglichkeiten
- Um eine angepasste Version dieses Kurses anzufordern (z.B. PyTorch anstelle von TensorFlow), kontaktieren Sie uns bitte.
Datenvisualisierung mit Google Colab
14 StundenDieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger im Bereich Datenwissenschaften, die lernen möchten, wie man sinnvolle und visuell ansprechende Datenvisualisierungen erstellt.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Google Colab für Datenvisualisierung einrichten und bedienen.
- Verschiedene Arten von Diagrammen mit Matplotlib erstellen.
- Seaborn zur Anwendung fortgeschrittener Visualisierungsverfahren nutzen.
- Diagramme anpassen, um bessere Darstellung und Klarheit zu erzielen.
- Daten effektiv mit visuellen Werkzeugen interpretieren und präsentieren.
Fine-Tuning mit Reinforcement Learning aus Menschlicher Rückmeldung (RLHF)
14 StundenDieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Machine-Learning-Engineer und KI-Forscher, die RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) zur Feinabstimmung großer AI-Modelle für bessere Leistung, Sicherheit und Ausrichtung einsetzen möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die theoretischen Grundlagen von RLHF zu verstehen und warum sie für moderne KI-Entwicklung entscheidend sind.
- Reward-Modelle auf Basis menschlicher Rückmeldungen zu implementieren, um Prozesse des Reinforcement Learnings zu leiten.
- Große Sprachmodelle mit RLHF-Techniken zu feinabstimmen, um die Ausgaben den Präferenzen von Menschen anzupassen.
- Best Practices für das Skalieren von RLHF-Arbeitsabläufen für produktionsreife KI-Systeme anzuwenden.
Große Sprachmodelle (LLMs) und Verstärkendes Lernen (RL)
21 StundenDiese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler, die ein umfassendes Verständnis und praktische Fähigkeiten sowohl in Large Language Models (LLMs) als auch in Reinforcement Learning (RL) erwerben möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Komponenten und die Funktionalität von Transformatormodellen zu verstehen.
- LLMs für spezifische Aufgaben und Anwendungen zu optimieren und fein abzustimmen.
- die Grundprinzipien und Methoden des Reinforcement Learning zu verstehen.
- Lernen, wie Verstärkungslerntechniken die Leistung von LLMs verbessern können.
Maschinelles Lernen mit Google Colab
14 StundenDiese von einem Dozenten geführte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die maschinelle Lernalgorithmen effizient mit der Google Colab Umgebung anwenden möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Google Colab für maschinelle Lernprojekte einzurichten und zu navigieren.
- Verschiedene maschinelle Lernalgorithmen zu verstehen und anzuwenden.
- Bibliotheken wie Scikit-learn zur Datenanalyse und Vorhersage zu verwenden.
- Überwachte und unüberwachte Lernmodelle zu implementieren.
- Maschinelle Lernmodelle effektiv zu optimieren und zu evaluieren.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) mit Google Colab
14 StundenDieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Datenwissenschaftler sowie Entwickler mittleren Kenntnisstands, die NLP-Techniken in Python unter Nutzung von Google Colab anwenden möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten beherrschen:
- Die Grundkonzepte der Verarbeitung natürlicher Sprache verstehen.
- Textdaten für NLP-Anwendungen vorverarbeiten und bereinigen.
- Mithilfe der Bibliotheken NLTK und SpaCy Sentimentanalysen durchführen.
- In Google Colab mit Textdaten arbeiten, um skalierbare sowie kollektive Entwicklungsprozesse zu ermöglichen.
Grundlagen der Python-Programmierung mit Google Colab
14 StundenDieses von einem Dozenten geführte Live-Training in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an Entwickler und Datenanalysten mit ersten Kenntnissen, die Python von Grund auf mithilfe von Google Colab erlernen möchten.
Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:
- Die Grundlagen der Python-Programmiersprache verstehen.
- Python-Code im Umfeld von Google Colab implementieren.
- Steuerungsstrukturen nutzen, um den Ablauf eines Programms zu regeln.
- Funktionen erstellen, um Code effektiv zu organisieren und wiederverwendbar zu machen.
- Grundlegende Bibliotheken für die Python-Programmierung kennenlernen und anwenden.
Zeitreihenanalyse mit Google Colab
21 StundenDieser von einem Instructor durchgeführte Live-Training (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenprofis, die Zeitreihen-Prognosemethoden auf realen Daten mit Google Colab einsetzen möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen der Zeitreihenanalyse zu verstehen.
- Google Colab zum Arbeiten mit Zeitreihendaten zu verwenden.
- ARIMA-Modelle zur Prognose von Datenverläufen anzuwenden.
- Facebook's Prophet-Bibliothek für flexible Prognosen zu nutzen.
- Zeitreihendaten und Prognoseresultate zu visualisieren.
