Reinforcement Learning Đào tạo tại Ho Chi Minh City

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn có được sự hiểu biết toàn diện và các kỹ năng thực tế về cả Large Language Models (LLMs) và Reinforcement Learning (RL).

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các thành phần và chức năng của mô hình transformer.
• Tối ưu hóa và tinh chỉnh LLM cho các tác vụ và ứng dụng cụ thể.
• Hiểu các nguyên tắc và phương pháp luận cốt lõi của học tăng cường.
• Tìm hiểu cách các kỹ thuật học tăng cường có thể nâng cao hiệu suất của LLM.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các kỹ sư học máy cấp cao và nhà nghiên cứu AI muốn áp dụng RLHF để điều chỉnh tinh vi các mô hình AI lớn nhằm đạt được hiệu suất, an toàn và đồng bộ hóa tốt hơn.

Tại kết thúc buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Nắm vững nền tảng lý thuyết của RLHF và tại sao nó là yếu tố quan trọng trong phát triển AI hiện đại.
• Thực hiện các mô hình phần thưởng dựa trên phản hồi của con người để hướng dẫn quá trình học tăng cường.
• Điều chỉnh tinh vi các mô hình ngôn ngữ lớn bằng kỹ thuật RLHF để đồng bộ hóa đầu ra với sở thích của con người.
• Áp dụng các thực hành tốt nhất cho việc mở rộng quy trình làm việc RLHF cho hệ thống AI sản xuất.

Khóa học do giáo viên hướng dẫn, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, nhằm vào các chuyên gia cấp cao mong muốn làm sâu sắc thêm hiểu biết về reinforcement learning và ứng dụng thực tế của nó trong phát triển AI sử dụng Google Colab.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản của thuật toán reinforcement learning.
• Triển khai các mô hình reinforcement learning sử dụng TensorFlow và OpenAI Gym.
• Phát triển các tác nhân thông minh học qua thử nghiệm và sai lầm.
• Tối ưu hóa hiệu suất của các tác nhân bằng các kỹ thuật tiên tiến như Q-learning và deep Q-networks (DQNs).
• Đào tạo các tác nhân trong môi trường mô phỏng sử dụng OpenAI Gym.
• Triển khai các mô hình reinforcement learning cho các ứng dụng thực tế.

Deep Reinforcement Learning (DRL) kết hợp các nguyên lý học củng cố với các kiến trúc học sâu để cho phép các tác nhân đưa ra quyết định thông qua tương tác với môi trường của họ. Nó là nền tảng cho nhiều tiến bộ AI hiện đại như xe tự lái, kiểm soát robot, giao dịch thuật toán và hệ thống đề xuất thích ứng. DRL cho phép một tác nhân nhân tạo học chiến lược, tối ưu hóa chính sách và đưa ra quyết định tự động dựa trên học từ thử nghiệm và sai lầm thông qua học dựa trên phần thưởng.

Khóa học này, được dẫn dắt bởi giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ), được thiết kế cho các lập trình viên và khoa học dữ liệu trung cấp muốn học và áp dụng các kỹ thuật Deep Reinforcement Learning để xây dựng các tác nhân thông minh có khả năng đưa ra quyết định tự động trong các môi trường phức tạp.

Khi kết thúc khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên lý lý thuyết và các nguyên tắc toán học của Reinforcement Learning.
• Triển khai các thuật toán RL chính bao gồm Q-Learning, Policy Gradients và các phương pháp Actor-Critic.
• Xây dựng và huấn luyện các tác nhân Deep Reinforcement Learning bằng TensorFlow hoặc PyTorch.
• Áp dụng DRL vào các ứng dụng thực tế như trò chơi, robot học và tối ưu hóa quyết định.
• Xử lý, hình ảnh hóa và tối ưu hóa hiệu suất huấn luyện bằng các công cụ hiện đại.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận dẫn dắt.
• Bài tập thực hành và triển khai thực tế.
• Demonstrations mã nguồn trực tiếp và các ứng dụng dựa trên dự án.

Lựa chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một phiên bản tùy chỉnh của khóa học này (ví dụ: sử dụng PyTorch thay vì TensorFlow), vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu mong muốn vượt ra ngoài các phương pháp học máy truyền thống để dạy một chương trình máy tính cách tìm ra các sự vật (giải quyết vấn đề) mà không cần sử dụng dữ liệu được gắn nhãn và các tập dữ liệu lớn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và áp dụng các thư viện và ngôn ngữ lập trình cần thiết để triển khai Reinforcement Learning.
• Tạo một tác nhân phần mềm có khả năng học hỏi thông qua phản hồi thay vì thông qua học có giám sát.
• Lập trình một tác nhân để giải quyết các vấn đề mà việc ra quyết định diễn ra tuần tự và hữu hạn.
• Áp dụng kiến thức để thiết kế phần mềm có thể học hỏi theo cách tương tự như cách con người học.