Reinforcement Learning Schulungen in Österreich

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die ein umfassendes Verständnis sowie praktische Fähigkeiten in den Bereichen Große Sprachmodelle (LLMs) und Verstärkendes Lernen (RL) erwerben möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer folgendes können:

• Die Komponenten und Funktionsweisen von Transformer-Modellen verstehen.
• LLMs für spezifische Aufgaben und Anwendungen optimieren und fine-tunen.
• Die Grundprinzipien und Methodologien des verstärkenden Lernens begreifen.
• Lernen, wie Techniken des verstärkenden Lernens die Leistung von LLMs verbessern können.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortschrittliche Machine-Learning-Ingenieure und KI-Forscher, die RLHF anwenden möchten, um große KI-Modelle für überlegene Leistung, Sicherheit und Ausrichtung auf menschliche Werte zu optimieren.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die theoretischen Grundlagen von RLHF zu verstehen und deren Bedeutung in der modernen KI-Entwicklung nachzuvollziehen.
• Belohnungsmodelle basierend auf menschlichem Feedback zu implementieren, um den Verstärkungsprozess zu steuern.
• Große Sprachmodelle mit RLHF-Techniken feinabzustimmen, um die Ausgaben an menschliche Präferenzen anzupassen.
• Bewährte Praktiken für die Skalierung von RLHF-Arbeitsabläufen für produktionsreife KI-Systeme anzuwenden.

Dieser von einem Trainer geleitete, lebende Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die ihr Verständnis des Bestärkenden Lernens und seiner praktischen Anwendungen in der KI-Entwicklung unter Verwendung von Google Colab vertiefen möchten.

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

• Die Kernkonzepte der Algorithmen des Bestärkenden Lernens zu verstehen.
• Modelle des Bestärkenden Lernens mit TensorFlow und OpenAI Gym zu implementieren.
• Intelligente Agenten zu entwickeln, die durch Ausprobieren und Irrtum lernen.
• Die Leistung der Agenten mit fortgeschrittenen Techniken wie Q-Learning und Deep Q-Networks (DQN) zu optimieren.
• Agenten in simulierten Umgebungen mit OpenAI Gym zu trainieren.
• Modelle des Bestärkenden Lernens für reale Anwendungen einzusetzen.

Deep Reinforcement Learning (DRL) vereint die Prinzipien des Reinforcement Learnings mit Architekturen des Deep Learnings, um Agenten in die Lage zu versetzen, Entscheidungen durch Interaktion mit ihrer Umgebung zu treffen. DRL bildet die Grundlage zahlreicher moderner KI-Innovationen wie selbstfahrende Fahrzeuge, Robotiksteuerung, algorithmischer Handel und adaptive Empfehlungssysteme. Durch belohnungsbasiertes Lernen ermöglicht DRL einem künstlichen Agenten, Strategien zu erlernen, Richtlinien zu optimieren und autonome Entscheidungen auf Basis von Versuch und Irrtum zu treffen.

Dieses instruktorengestützte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Data Scientists mit mittlerem Erfahrungsstand, die Deep-Reinforcement-Learning-Techniken erlernen und anwenden möchten, um intelligente Agenten aufzubauen, die in komplexen Umgebungen autonom entscheiden können.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die theoretischen Grundlagen und mathematischen Prinzipien des Reinforcement Learnings zu verstehen.
• Wichtige RL-Algorithmen wie Q-Learning, Policy Gradients und Actor-Critic-Methoden zu implementieren.
• Deep-Reinforcement-Learning-Agenten mit TensorFlow oder PyTorch zu entwickeln und zu trainieren.
• DRL auf reale Anwendungen wie Spiele, Robotik und Entscheidungsfindungsoptimierung anzuwenden.
• Trainingsleistungen mithilfe moderner Tools zu debuggen, zu visualisieren und zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und geführte Diskussionen.
• Praxisübungen und praktische Implementierungen.
• Live-Codedemonstrationen und projektbasierte Anwendungen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine angepasste Version dieses Kurses anzufordern (z. B. unter Verwendung von PyTorch statt TensorFlow), kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.