Deep Reinforcement Learning mit Python Schulung

Diese vom Dozent geleitete, live stattfindende Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) bietet eine Einführung in die Felder der Mustererkennung und des maschinellen Lernens. Dabei werden praktische Anwendungen in den Bereichen Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computer Vision, Data Mining und Bioinformatik behandelt.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer fähig sein:

• Grundlegende statistische Methoden auf die Mustererkennung anzuwenden.
• Schlüsselmodelle wie neuronale Netze und Kernel-Methoden für die Datenanalyse zu verwenden.
• Fortschrittliche Techniken zur Lösung komplexer Probleme zu implementieren.
• Die Vorhersagegenauigkeit durch die Kombination verschiedener Modelle zu verbessern.

Dieses von einem Dozenten gelebte Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Maschinenlerner auf fortgeschrittenem Niveau sowie an KI-Forschende, die RLHF anwenden möchten, um grosse KI-Modelle für überlegene Leistungsfähigkeit, Sicherheit und Alignment feinabzustimmen.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die theoretischen Grundlagen von RLHF zu verstehen und warum diese für die moderne KI-Entwicklung unverzichtbar sind.
• Bewertungsmodelle (Reward Models) auf Basis menschlichen Feedbacks zu implementieren, um Verstärkungslernprozesse zu steuern.
• Grosse Sprachmodelle mit RLHF-Techniken feinabzustimmen, um die Ausgaben an menschliche Präferenzen auszurichten.
• Best Practices für die Skalierung von RLHF-Workflows in produktionsreifen KI-Systemen anzuwenden.

Dieser vom Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler auf mittlerem Niveau, die sowohl umfassende Kenntnisse als auch praktische Fähigkeiten in Grosse Sprachmodelle (LLMs) und Verstärkendes Lernen (RL) erwerben möchten.

Am Ende dieses Trainings können Teilnehmer Folgendes:

• Die Komponenten und Funktionsweise von Transformer-Modellen verstehen.
• LLMs für spezifische Aufgaben und Anwendungen optimieren und feinabstimmen.
• Die Kernprinzipien und Methoden des verstärkenden Lernens verstehen.
• Lernen, wie Techniken des verstärkenden Lernens die Leistung von LLMs verbessern können.

Diese live durchgeführte Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Profi-Teilnehmende auf fortgeschrittenem Niveau, die ihr Verständnis des Reinforcement Learnings vertiefen und seine praktischen Anwendungen in der KI-Entwicklung mit Google Colab erlernen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Kernkonzepte von Reinforcement-Learning-Algorithmen 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 fortschrittlicher Techniken wie Q-Learning und Deep Q-Networks (DQNs) zu optimieren.
• Agenten in simulierten Umgebungen mit OpenAI Gym zu trainieren.
• Reinforcement-Learning-Modelle für reale Anwendungen bereitzustellen.

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene, die state-of-the-art-XAI-Techniken für Deep-Learning-Modelle erkunden möchten, mit dem Fokus auf den Aufbau interpretierbarer KI-Systeme.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Herausforderungen der Erklärbarkeit im Deep Learning zu verstehen.
• Fortschrittliche XAI-Techniken für neuronale Netze zu implementieren.
• Entscheidungen von Deep-Learning-Modellen zu interpretieren.
• Die Abwägung zwischen Leistung und Transparenz zu bewerten.