Reinforcement Learning mit Google Colab Schulung
Reinforcement Learning ist ein leistungsstarker Bereich des maschinellen Lernens, in dem Agenten optimale Aktionen durch Interaktion mit einer Umgebung erlernen. Dieser Kurs führt die Teilnehmenden in fortgeschrittene Algorithmen des Reinforcement Learnings und deren Implementierung mit Google Colab ein. Die Teilnehmenden arbeiten mit populären Bibliotheken wie TensorFlow und OpenAI Gym, um intelligente Agenten zu erstellen, die in dynamischen Umgebungen Entscheidungsfindungsaufgaben bewältigen können.
Diese live durchgeführte Schulung (online oder vor Ort) wird von einer Lehrkraft geleitet und 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.
Formate des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Zahlreiche Übungen und Praxisphasen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Optionen zur Kursanpassung
- Wenden Sie sich an uns, um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs zu vereinbaren.
Schulungsübersicht
Einführung in das Reinforcement Learning
- Was ist Reinforcement Learning?
- Schlüsselkonzepte: Agent, Umgebung, Zustände, Aktionen und Belohnungen
- Herausforderungen im Reinforcement Learning
Exploration und Exploitation
- Abwägung zwischen Exploration und Exploitation in RL-Modellen
- Erkundungsstrategien: Epsilon-Greedy, Softmax und weitere
Q-Learning und Deep Q-Networks (DQNs)
- Einführung in Q-Learning
- Implementierung von DQNs mit TensorFlow
- Optimierung von Q-Learning mit Experience Replay und Target Networks
Policy-basierte Methoden
- Policy-Gradient-Algorithmen
- REINFORCE-Algorithmus und dessen Implementierung
- Actor-Critic-Methoden
Arbeit mit OpenAI Gym
- Einrichten von Umgebungen in OpenAI Gym
- Simulation von Agenten in dynamischen Umgebungen
- Bewertung der Agentenleistung
Fortgeschrittene Techniken des Reinforcement Learnings
- Multi-Agent Reinforcement Learning
- Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
- Proximal Policy Optimization (PPO)
Bereitstellung von Reinforcement-Learning-Modellen
- Anwendungen des Reinforcement Learnings in der Praxis
- Integration von RL-Modellen in Produktionsumgebungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung in der Python-Programmierung
- Grundlegende Kenntnisse der Konzepte des Deep Learning und Maschinellen Lernens
- Kenntnis der Algorithmen und mathematischen Konzepte, die im Reinforcement Learning verwendet werden
Zielgruppe
- Data Scientists
- Praktiker des Maschinellen Lernens
- KI-Forschende
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Reinforcement Learning mit Google Colab Schulung - Buchung
Reinforcement Learning mit Google Colab Schulung - Anfrage
Reinforcement Learning mit Google Colab - Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle mit Google Colab
21 StundenDiese instructor-led-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Teilnehmer mit fortgeschrittenem Wissen, die ihr Verständnis von Machine-Learning-Modellen vertiefen, ihre Fähigkeiten im Hyperparameter-Tuning verbessern und lernen möchten, wie sie Modelle effektiv mit Google Colab bereitstellen können.
Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:
- Fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle mit beliebten Frameworks wie Scikit-learn und TensorFlow zu implementieren.
- Die Modellleistung durch Hyperparameter-Tuning zu optimieren.
- Machine-Learning-Modelle in realen Anwendungen mit Google Colab zu deployen.
- An grossmasstäblichen Machine-Learning-Projekten in Google Colab zusammenzuarbeiten und sie zu verwalten.
KI im Gesundheitswesen mit Google Colab
14 StundenDiese vom Trainer geleitete, interaktive Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen mit mittlerem Kenntnisstand, die KI für fortschrittliche Gesundheitsanwendungen mit Google Colab nutzen möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:
- KI-Modelle für das Gesundheitswesen mit Google Colab zu implementieren.
- KI zur prädiktiven Modellierung von Gesundheitsdaten einzusetzen.
- Medizinische Bilder mit KI-gestützten Techniken zu analysieren.
- Ethische Aspekte von KI-basierten Lösungen im Gesundheitswesen zu beleuchten.
Big-Data-Analyse mit Google Colab und Apache Spark
14 StundenDieses live dozierte Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Ingenieurinnen sowie Ingenieure auf dem mittleren Niveau, die Google Colab und Apache Spark für die Big-Data-Verarbeitung und -Analyse nutzen möchten.
Am Ende dieses Trainings können Teilnehmende:
- Eine Big-Data-Umgebung mit Google Colab und Spark einrichten.
- Grosse Datensätze effizient mit Apache Spark verarbeiten und analysieren.
- Big Data in einer kollaborativen Umgebung visualisieren.
- Apache Spark mit Cloud-basierten Tools integrieren.
Einführung in Google Colab für Data Science
14 StundenDiese instructor-led, live Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und IT-Fachleute auf Anfängerniveau, die die Grundlagen von Data Science mit Google Colab erlernen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Google Colab einzurichten und darin zu navigieren.
- grundlegenden Python-Code zu schreiben und auszuführen.
- Datensätze zu importieren und damit zu arbeiten.
- Visualisierungen mit Hilfe von Python-Bibliotheken zu erstellen.
Google Colab Pro: Skalierbare Python- und KI-Workflows in der Cloud
14 StundenGoogle Colab Pro ist eine cloudbasierte Umgebung für skalierbare Python-Entwicklung, die Hochleistungs-GPUs, längere Laufzeiten und mehr Speicherplatz für anspruchsvolle KI- und Datenwissenschaftsaufgaben bietet.
Diese unter Anleitung stattfindende Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Anwender auf mittlerem Niveau, die Google Colab Pro für maschinelles Lernen, Datenverarbeitung und kooperative Forschung in einer leistungsstarken Notebook-Oberfläche nutzen möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:
- Cloud-basierte Python-Notebooks mit Colab Pro einzurichten und zu verwalten.
- Auf GPUs und TPUs für beschleunigte Berechnungen zuzugreifen.
- Maschinelle Lern-Arbeitsabläufe mit gängigen Bibliotheken (z. B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) zu optimieren.
- sich mit Google Drive und externen Datenquellen für kooperative Projekte zu integrieren.
Kursformat
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Viele Übungen und praktische Anwendungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Individualisierungsmöglichkeiten des Kurses
- Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Computer Vision mit Google Colab und TensorFlow
21 StundenDiese instruktionsgeleitete, live stattfindende Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die ihr Verständnis der Computer Vision vertiefen und die Möglichkeiten von TensorFlow zur Entwicklung anspruchsvoller Bildverarbeitungsmodelle mit Google Colab erkunden möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:
- Convolutional neural networks (CNNs) mit TensorFlow aufzubauen und zu trainieren.
- Google Colab für skalierbare und effiziente cloud-basierte Modellentwicklungen zu nutzen.
- Bildvorverarbeitungstechniken für Computer-Vision-Aufgaben zu implementieren.
- Computer-Vision-Modelle für reale Anwendungen bereitzustellen.
- Transfer Learning einzusetzen, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
- Die Ergebnisse von Bildklassifizierungsmodellen zu visualisieren und zu interpretieren.
Deep Learning mit TensorFlow in Google Colab
14 StundenDiese von Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Entwickler mit mittlerem Know-how, die tiefe Lernverfahren im Google Colab-Umfeld verstehen und anwenden möchten.
Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:
- Google Colab für Deep-Learning-Projekte einzurichten und zu navigieren.
- Die Grundlagen neuronaler Netze zu verstehen.
- Deep Learning-Modelle mit TensorFlow zu implementieren.
- Deep-Learning-Modelle zu trainieren und zu evaluieren.
- Erweiterte Funktionen von TensorFlow für Deep Learning zu nutzen.
Tiefes Verstärkungslernen mit Python
21 StundenDeep Reinforcement Learning (DRL) verbindet die Prinzipien des Verstärkungslernens mit Architekturen des Deep Learnings, um Agenten in die Lage zu versetzen, durch Interaktion mit ihrer Umgebung Entscheidungen zu treffen. Es bildet die Grundlage für viele moderne KI-Fortschritte wie autonome Fahrzeuge, Robotiksteuerung, algorithmischen Handel und adaptive Empfehlungssysteme. DRL ermöglicht es einem künstlichen Agenten, Strategien zu erlernen, Richtlinien zu optimieren und autonome Entscheidungen basierend auf Versuch und Irrtum mittels belohnungsbasierten Lernens zu treffen.
Diese von Instruktoren geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Data Scientists mit mittlerem Kenntnisstand, die die Techniken des Deep Reinforcement Learning erlernen und anwenden möchten, um intelligente Agenten zu entwickeln, die in der Lage sind, autonome Entscheidungen in komplexen Umgebungen zu treffen.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die theoretischen Grundlagen und mathematischen Prinzipien des Verstärkungslernens zu verstehen.
- Wichtige RL-Algorithmen, einschließlich Q-Learning, Policy Gradients und Actor-Critic-Methoden, zu implementieren.
- Deep Reinforcement Learning-Agenten mit TensorFlow oder PyTorch zu erstellen und zu trainieren.
- DRL auf reale Anwendungen wie Spiele, Robotik und Entscheidungsfindungsoptimierung anzuwenden.
- Die Trainingsleistung mit modernen Tools zu debuggen, zu visualisieren und zu optimieren.
Formaat des Kurses
- Interaktive Vorträge und geführte Diskussionen.
- Praxisnahe Übungen und praktische Implementierungen.
- Live-Coding-Demonstrationen und projektbasierte Anwendungen.
Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses
- Um eine maßgeschneiderte Version dieses Kurses anzufordern (z. B. unter Verwendung von PyTorch anstelle von TensorFlow), kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Datenvisualisierung mit Google Colab
14 StundenDiese Dozentengestützte Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists auf Anfängerniveau, die lernen möchten, wie man sinnvolle und visuell ansprechende Datenvisualisierungen erstellt.
Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:
- Google Colab für die Datenvisualisierung einzurichten und darin zu navigieren.
- Verschiedene Diagrammtypen mit Matplotlib zu erstellen.
- Seaborn für fortgeschrittene Visualisierungstechniken zu nutzen.
- Diagramme für eine bessere Präsentation und Klarheit anzupassen.
- Daten mit Hilfe visueller Tools effektiv zu interpretieren und darzustellen.
Fine-Tuning mittels Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
14 StundenDiese instruktionsgeleitete, live durchgeführte Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Machine-Learning-Ingenieure und KI-Forschende, die RLHF anwenden möchten, um grosse KI-Modelle für hervorragende Leistung, Sicherheit und Ausrichtung zu optimieren.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmenden:
- die theoretischen Grundlagen von RLHF verstehen und erkennen, warum sie in der modernen KI-Entwicklung unverzichtbar sind.
- Reward-Modelle basierend auf menschlichem Feedback implementieren, um den Reinforcement-Learning-Prozess zu steuern.
- Grosse Sprachmodelle mit RLHF-Techniken feinabstimmen, um die Ausgaben an menschliche Präferenzen anzupassen.
- Bewährte Praktiken zur Skalierung von RLHF-Arbeitsabläufen für produktionsreife KI-Systeme anwenden.
Grosse Sprachmodelle (LLMs) und Verstärkendes Lernen (RL)
21 StundenDieser 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.
Maschinelles Lernen mit Google Colab
14 StundenDieses live dozierte Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Entwickler mit mittlerem Kenntnisstand, die maschinelles Lernen effizient in der Google Colab-Umgebung anwenden möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmenden in der Lage:
- Google Colab für maschinelle Lernprojekte einzurichten und darin zu navigieren.
- Verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens zu verstehen und anzuwenden.
- Bibliotheken wie Scikit-learn zur Analyse und Vorhersage von Daten zu nutzen.
- Modelle des überwachten und unüberwachten Lernens zu implementieren.
- Maschinelle Lernmodelle effektiv zu optimieren und zu evaluieren.
Natural Language Processing (NLP) mit Google Colab
14 StundenDieses live durchgeführte Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler:innen und Entwickler:innen der mittleren Stufe, die NLP-Techniken mit Python in Google Colab anwenden möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmenden in der Lage:
- Die Kernkonzepte des Natural Language Processing zu verstehen.
- Textdaten für NLP-Aufgaben vorzuverarbeiten und zu bereinigen.
- Stimmungsanalysen mit den Bibliotheken NLTK und SpaCy durchzuführen.
- Mit Google Colab textbasierte Daten für skalierbare und kollaborative Entwicklungsarbeit zu nutzen.
Grundlagen der Python-Programmierung mit Google Colab
14 StundenDieses von einer Lehrperson geleitete, live stattfindende Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler sowie Datenanalystinnen und Datenanalysten auf Anfängerniveau, die Python-Programmierung mit Google Colab Schritt für Schritt erlernen möchten.
Am Ende dieses Trainings können Teilnehmende:
- Die Grundlagen der Python-Programmiersprache verstehen.
- Python-Code in der Google Colab-Umgebung implementieren.
- Kontrollstrukturen nutzen, um den Ablauf eines Python-Programms zu steuern.
- Funktionen erstellen, um Code effizient zu organisieren und wiederzuverwenden.
- Einfache Bibliotheken für die Python-Programmierung erkunden und nutzen.
Zeitreihenanalyse mit Google Colab
21 StundenDieses dozentengestützte Live-Training Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Data Professionals, die Zeitreihenprognosemethoden auf reale Daten mit Google Colab anwenden möchten.
Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:
- Die Grundlagen der Zeitreihenanalyse verstehen.
- Google Colab zur Arbeit mit Zeitreihendaten nutzen.
- ARIMA-Modelle zur Prognose von Datentrends anwenden.
- Die Prophet-Bibliothek von Facebook für flexible Prognosen verwenden.
- Zeitreihendaten und Prognoseergebnisse visualisieren.
