Reinforcement Learning Schulungen in Erfurt

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Erfurt (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 Erfurt (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 Erfurt – 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.

Diese praxisorientierte Schulung zu Erfurt behandelt die theoretischen Grundlagen und die praktische Implementierung von Deep Reinforcement Learning mit Python. Die Teilnehmer werden DRL-Agenten mit TensorFlow oder PyTorch aufbauen und trainieren und dabei wichtige Algorithmen wie DQN und PPO anwenden, um komplexe reale Probleme zu lösen.