Reinforcement Learning Schulungen in Deutschland

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler mittleren Niveaus, die ein umfassendes Verständnis sowie praktische Fähigkeiten sowohl im Bereich Große Sprachmodelle (LLMs) als auch in der Anwendung von Reinforcement Learning (RL) erlangen möchten.

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

• Die Bestandteile sowie Funktionsweise von Transformer-Modellen verstehen.
• LLMs für spezifische Aufgaben und Anwendungsfälle zu optimieren und feinzutunen.
• Die grundlegenden Prinzipien und Methoden des Reinforcement Learnings zu begreifen.
• Zu erkennen, wie Techniken aus dem Bereich Reinforcement Learning die Leistungsfähigkeit von LLMs verbessern können.

Dieses 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.

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.

Das Deep Reinforcement Learning (DRL) vereint die Grundsätze des Reinforcement Learnings mit Architekturen des Deep Learnings, um es Agenten zu ermöglichen, durch Interaktion mit ihrer Umgebung Entscheidungen zu treffen. Es bildet die Grundlage vieler moderner Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz – etwa bei autonomen Fahrzeugen, der Robotiksteuerung, algorithmischem Handel sowie adaptiven Empfehlungssystemen. Mithilfe von Belohnungslernung kann ein künstlicher Agent Strategien erlernen, seine Vorgehensweisen optimieren und auf Basis von Versuch und Irrtum autonom handeln.

Dieses praxisorientierte Live-Training unter Anleitung eines Dozenten (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler sowie Datenwissenschaftler mittleren Kenntnisniveaus, die Deep Reinforcement Learning verstehen und anwenden möchten, um intelligente Agenten zu entwickeln, welche in komplexen Umgebungen eigenständig entscheiden können.

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

• Die theoretischen Grundlagen sowie mathematischen Prinzipien des Reinforcement Learnings zu verstehen.
• Wichtige RL-Algorithmen wie Q-Learning, Policy Gradients und Actor-Critic-Verfahren umzusetzen.
• Deep Reinforcement Learning-Agenten mithilfe von TensorFlow oder PyTorch zu erstellen und zu trainieren.
• DRL auf reale Anwendungsbereiche anzuwenden – etwa bei Spielen, in der Robotik oder zur Optimierung von Entscheidungen.
• Mit Hilfe moderner Werkzeuge Probleme zu beheben sowie die Trainingsergebnisse zu visualisieren und weiter zu optimieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen sowie moderierte Diskussionen.
• Praktische Übungen und Hand-on-Implementierungen.
• Live-Coding-Demonstrationen und anwendungsorientierte Projektarbeiten.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Wenn Sie eine individuell angepasste Variante dieses Kurses wünschen – etwa die Verwendung von PyTorch statt TensorFlow – kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.