Reinforcement Learning Schulungen in Hannover

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Hannover (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.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Hannover (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.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Hannover (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis für das Lernen durch Bestrafung und Belohnung vertiefen möchten sowie dessen praktische Anwendungen bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz mit Google Colab.

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

• Die Kernkonzepte von Algorithmen für Lernen durch Bestrafung und Belohnung zu verstehen.
• Reinforcement-Learning-Modelle mit TensorFlow und OpenAI Gym zu implementieren.
• Intelligente Agenten zu entwickeln, die durch Versuch 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 zu trainieren.
• Reinforcement-Learning-Modelle für Anwendungen im realen Leben einzusetzen.

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.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Hannover (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.