Erfurt

NobleProg Erfurt, Otto-Schwade-Strasse 8, Erfurt, germany, 99085

Überblick 

Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Otto-Schwade-Strasse 8 in Erfurt. Unsere großzügigen Schulungsräume befinden sich östlich der Erfurter Altstadt, und bieten optimale Trainingsbedingungen für Ihre Bedürfnisse.

Anfahrt 

Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten sind gut über die Autobahn A71 und Bundesstrasse B7 zu erreichen. Sollten Sie per Zug anreisen, ist es auch zum Hauptbahnhof Erfurt mit seinen guten ICE-Anbindungen nicht weit.  

Parkplätze 

Rund um unsere Schulungsräume gibt es in den umliegenden Straßen Parkmöglichkeiten.

Lokale Infrastruktur 

Im Bereich der fussläufig erreichbaren Altstadt gibt es zahlreiche Restaurants und Hotels und als thüringer Landeshauptstadt hat Erfurt viel zu bieten.

Erkunden Sie unsere Kurse

Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)

 21 Stunden
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Erfurt (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.
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Reinforcement Learning with Google Colab

 28 Stunden
Diese Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis von Reinforcement Learning und dessen praktischen Anwendungen in der KI-Entwicklung mit Google Colab vertiefen möchten. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Die Kernkonzepte von Reinforcement-Learning-Algorithmen zu verstehen.
  • Verstärkungslernmodelle mit TensorFlow und OpenAI Gym zu implementieren.
  • Intelligente Agenten entwickeln, die durch Versuch und Irrtum lernen.
  • Die Leistung von Agenten mit fortgeschrittenen Techniken wie Q-Learning und Deep Q-Networks (DQNs) zu optimieren.
  • Trainieren Sie Agenten in simulierten Umgebungen mit OpenAI Gym.
  • Einsatz von Reinforcement-Learning-Modellen für reale Anwendungen.
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Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

 14 Stunden
Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Erfurt (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.
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Deep Reinforcement Learning with Python

 21 Stunden
Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die die Grundlagen von Deep Reinforcement Learning erlernen möchten, während sie Schritt für Schritt einen Deep Learning Agent erstellen. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Die Schlüsselkonzepte hinter Deep Reinforcement Learning verstehen und von Machine Learning unterscheiden können.
  • Ausgereifte Reinforcement Learning-Algorithmen zur Lösung realer Probleme anwenden.
  • Einen Deep Learning Agent erstellen.
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Fundamentals of Reinforcement Learning

 21 Stunden
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die über die traditionellen Ansätze des maschinellen Lernens hinausgehen möchten, um einem Computerprogramm beizubringen, Dinge herauszufinden (Probleme zu lösen), ohne dass markierte Daten und große Datensätze verwendet werden. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Installation und Anwendung der Bibliotheken und der Programmiersprache, die für die Implementierung von Reinforcement Learning erforderlich sind.
  • einen Software-Agenten zu erstellen, der durch Feedback statt durch überwachtes Lernen lernt.
  • einen Agenten zu programmieren, der Probleme löst, bei denen die Entscheidungsfindung sequentiell und endlich ist.
  • Wissen anwenden, um Software zu entwickeln, die ähnlich wie Menschen lernen kann.
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Last Updated:

Kommende Kurse

Deep Reinforcement Learning with Python

2025-06-23 09:30
21 Stunden
Erfurt
5928 EUR (Online)
6528 EUR (Schulungsraum)

Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

2025-07-07 09:30
14 Stunden
Erfurt
3472 EUR (Online)
3872 EUR (Schulungsraum)

Deep Reinforcement Learning with Python

2025-07-21 09:30
21 Stunden
Erfurt
5928 EUR (Online)
6528 EUR (Schulungsraum)

Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)

2025-08-04 09:30
21 Stunden
Erfurt
5208 EUR (Online)
5808 EUR (Schulungsraum)

Andere Regionen in Deutschland

Andere Länder

Diese Kurse sind auch in anderen Ländern verfügbar

Beratung

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