Reinforcement Learning mit Google Colab Schulung
Das Reinforcement Learning ist ein mächtiges Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem Agenten durch Interaktion mit ihrer Umgebung die optimalen Handlungen erlernen. In diesem Kurs lernen die Teilnehmer fortgeschrittene Algorithmen des Reinforcement Learnings sowie deren Implementierung mithilfe von Google Colab kennen. Dabei arbeiten sie mit etablierten Bibliotheken wie TensorFlow und OpenAI Gym, um intelligente Agenten zu entwickeln, die in dynamischen Umgebungen Entscheidungen treffen können.
Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die ihr Verständnis für Reinforcement Learning und dessen praktische Anwendungen in der KI-Entwicklung mittels 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.
Ablauf des Kurses
- Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
- Viele Übungsaufgaben sowie praktische Beispiele.
- Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Für eine individuell angepasste Schulung zu diesem Thema wenden Sie sich bitte an uns, damit wir diese organisieren können.
Schulungsübersicht
Einführung in das Reinforcement Learning
- Was ist Reinforcement Learning?
- Wichtige Begriffe: Agent, Umgebung, Zustände, Aktionen und Belohnungen
- Herausforderungen beim Reinforcement Learning
Exploration und Exploitation
- Das Abwägen zwischen Exploration und Nutzung in RL-Modellen
- Strategien zur Exploration: epsilon-greedy-Verfahren, Softmax-Verfahren und weitere
Q-Learning und tiefgehende Q-Netzwerke (DQNs)
- Grundlagen des Q-Learnings
- Implementierung von DQNs mit TensorFlow
- Optimierung des Q-Learnings mittels Erfahrungs-Wiederholung sowie Ziel-Netzwerken
Verfahrensbasierte Methoden
- Algorithmen basierend auf Policy-Gradienten
- Der REINFORCE-Algorithmus und seine Implementierung
- Actor-Critic-Verfahren
Arbeiten mit OpenAI Gym
- Einrichtung von Umgebungen in OpenAI Gym
- Simulation von Agenten in dynamischen Umgebungen
- Bewertung der Leistung der Agenten
Fortgeschrittene Techniken des Reinforcement Learnings
- Multi-Agent-Reinforcement-Learning
- Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
- Proximal Policy Optimization (PPO)
Einsatz von Reinforcement-Learning-Modellen in der Praxis
- Reale Anwendungsfälle für Reinforcement Learning
- Integration von RL-Modellen in Produktionsumgebungen
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung in der Programmierung mit Python
- Grundkenntnisse über Konzepte des Deep Learnings und des maschinellen Lernens
- Verständnis für Algorithmen sowie mathematische Prinzipien, die im Reinforcement Learning eine Rolle spielen
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Fachkräfte im Bereich maschinelles Lernen
- Forscher im Bereich Künstliche Intelligenz
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.
KI im Gesundheitswesen mit Google Colab
14 StundenDieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler mit mittlerem Kenntnisstand sowie Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen, die KI nutzen möchten, um fortschrittliche Anwendungen im Bereich der Gesundheitsversorgung mit Google Colab zu entwickeln.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- KI-Modelle für das Gesundheitswesen mithilfe von Google Colab zu implementieren.
- KI zur Erstellung prädiktiver Modelle auf Basis gesundheitsbezogener Daten einzusetzen.
- Medizinische Bilder mithilfe künstlicher Intelligenz zu analysieren.
- Die ethischen Aspekte bei der Entwicklung KI-gestützter Lösungen im Gesundheitswesen zu erkennen und zu verstehen.
Big Data-Analyse mit Google Colab und Apache Spark
14 StundenDieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland – ebenfalls online oder vor Ort – richtet sich an Datenwissenschaftler und Ingenieure mittleren Kenntnisstands, die Google Colab sowie Apache Spark zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen nutzen möchten.
Am Ende des Kurses können die Teilnehmenden:
- Eine Big-Data-Umgebung unter Verwendung von Google Colab und Spark konfigurieren.
- Riesige Datensätze mittels Apache Spark zügig verarbeiten und analysieren.
- Große Datenmengen in einer gemeinsamen Arbeitsumgebung visualisieren.
- Apache Spark erfolgreich mit cloudbasierten Werkzeugen verbinden.
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 StundenComputer Vision mit Google Colab und TensorFlow
21 StundenDieses von einem Dozenten geleitete Präsenztraining in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Profis auf fortgeschrittenem Niveau, die ihre Kenntnisse in der Computer Vision vertiefen und die Möglichkeiten von TensorFlow beim Entwickeln komplexer Bildverarbeitungsmodelle unter Nutzung von Google Colab kennenlernen möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:
- Convolutional Neural Networks (CNNs) mithilfe von TensorFlow zu erstellen und zu trainieren.
- Google Colab für eine skalierbare sowie effiziente Entwicklung von Modellen in der Cloud einzusetzen.
- Bildvorverarbeitungstechniken für Aufgaben im Bereich Computer Vision zu implementieren.
- Bildverarbeitungsmodelle für reale Anwendungen bereitzustellen.
- Transfer Learning anzuwenden, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
- Ergebnisse von Bildklassifikationsmodellen visualisieren und interpretieren können.
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.
Deep Reinforcement Learning mit Python
21 StundenDatenvisualisierung mit Google Colab
14 StundenDiese vom Kursleiter moderierte Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an angehende Datenwissenschaftler, die lernen möchten, ansprechende und aussagekräftige Visualisierungen zu erstellen.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Google Colab für Zwecke der Datenvisualisierung einzurichten und damit umzugehen.
- Verschiedene Arten von Diagrammen mithilfe von Matplotlib zu erstellen.
- Seaborn für fortgeschrittene Visualisierungstechniken einzusetzen.
- Diagramme so anzupassen, dass sie professionell und verständlich wirken.
- Daten mithilfe visueller Hilfsmittel effektiv zu interpretieren und zu präsentieren.
Feinabstimmung mithilfe von Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF)
14 StundenDieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Machine-Learning-Ingenieure und KI-Forscher, die RLHF nutzen möchten, um große KI-Modelle so zu optimieren, dass sie bessere Leistung, Sicherheit und Übereinstimmung mit menschlichen Erwartungen zeigen.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer folgendes beherrschen:
- Die theoretischen Grundlagen von RLHF verstehen sowie dessen Bedeutung für die heutige KI-Entwicklung erkennen.
- Belohnungsmodelle auf Basis menschlichen Feedbacks entwickeln, um den Prozess des Reinforcement Learnings zu steuern.
- Große Sprachmodelle mithilfe von RLHF so feinabstimmen, dass ihre Ausgaben mit Vorlieben und Erwartungen der Menschen übereinstimmen.
- Bewährte Verfahren zur Skalierung von RLHF-Prozessen für produktionsreife KI-Systeme anwenden.
Große Sprachmodelle (LLMs) und Reinforcement Learning (RL)
21 StundenDieses 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.
Maschinelles Lernen mit Google Colab
14 StundenDieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler mittleren Kenntnisstands, die maschinelle Lernalgorithmen effizient unter Verwendung der Google Colab-Umgebung anwenden möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Google Colab-Oberfläche für maschinelle Lernprojekte einzurichten und zu nutzen.
- Verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens zu verstehen und anzuwenden.
- Bibliotheken wie Scikit-learn zum Analysieren und Vorhersagen von Daten einzusetzen.
- Supervisierte sowie unüberwachte Lernalgorithmen umzusetzen.
- Maschinelle Lernsysteme erfolgreich zu optimieren und auszuwerten.
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.
Zeitanalysen mit Google Colab
21 StundenDieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an Datenfachleute mittleren Kenntnisstands, die Zeitreihenprognosen auf reale Datensätze unter Verwendung von Google Colab anwenden möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:
- Die Grundlagen der Zeitanalyse verstehen.
- Google Colab zur Bearbeitung von Zeitreihendaten nutzen.
- ARIMA-Modelle anwenden, um Datenentwicklungen vorherzusagen.
- Das Prophet-Tool von Facebook für flexible Prognosen einzusetzen.
- Zeitreihendaten sowie Vorhersageergebnisse visualisieren.
