Online Reinforcement Learning Training in Việt Nam

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (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 Việt Nam (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 đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao muốn đào sâu hiểu biết về học tăng cường và các ứng dụng thực tế của nó trong phát triển AI bằng Google Colab.

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

• Hiểu các khái niệm cốt lõi của các thuật toán học tăng cường.
• Triển khai các mô hình học tăng cường bằng TensorFlow và OpenAI Gym.
• Phát triển các tác nhân thông minh học hỏi thông qua thử và sai.
• Tối ưu hóa hiệu suất của tác nhân bằng các kỹ thuật nâng cao như Q-learning và mạng Q sâu (DQNs).
• Huấn luyện tác nhân trong môi trường mô phỏng bằng OpenAI Gym.
• Triển khai các mô hình học tăng cường cho các ứng dụng trong thế giới thực.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu muốn tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Deep Reinforcement Learning khi họ thực hiện từng bước tạo một Deep Learning Agent.

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

• Hiểu các khái niệm chính đằng sau Deep Reinforcement Learning và có thể phân biệt nó với Machine Learning.
• Áp dụng các thuật toán Reinforcement Learning nâng cao để giải quyết các vấn đề thực tế.
• Xây dựng một Deep Learning Agent.

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.