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

 21 Stunden
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (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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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 Schweiz (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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Reinforcement Learning with Java

 21 Stunden
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die ein Reinforcement Learning-System erstellen und einsetzen möchten, das in der Lage ist, Entscheidungen zu treffen und reale Probleme innerhalb einer Organisation zu lösen.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • die Beziehungen und Unterschiede zwischen Reinforcement Learning und maschinellem Lernen, Deep Learning, überwachtem und unüberwachtem Lernen zu verstehen.
  • Ein reales Problem zu analysieren und es als Reinforcement Learning-Problem neu zu definieren.
  • Implementieren einer Lösung für ein reales Problem mit Reinforcement Learning.
  • Verstehen der verschiedenen in Reinforcement Learning verfügbaren Algorithmen und Auswahl des am besten geeigneten Algorithmus für das vorliegende Problem.
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