Corso di formazione Reinforcement Learning with Google Colab
Opzioni di Personalizzazione del Corso
Formato del Corso
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
L'apprendimento per rinforzo è una potente branca dell'apprendimento automatico dove gli agenti imparano azioni ottimali interagendo con un ambiente. Questo corso introduce i partecipanti agli algoritmi avanzati di apprendimento per rinforzo e alla loro implementazione utilizzando Google Colab. I partecipanti lavoreranno con librerie popolari come TensorFlow e OpenAI Gym per creare agenti intelligenti capaci di svolgere compiti decisionali in ambienti dinamici.
Questo corso guidato dal formatore (in linea o sul posto) è rivolto a professionisti avanzati che desiderano approfondire la loro comprensione dell'apprendimento per rinforzo e delle sue applicazioni pratiche nello sviluppo di AI utilizzando Google Colab.
- Lezione interattiva e discussione.
- Numerose esercitazioni e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio vivente.
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
- Comprendere i concetti fondamentali degli algoritmi di apprendimento per rinforzo.
- Implementare modelli di apprendimento per rinforzo utilizzando TensorFlow e OpenAI Gym.
- Sviluppare agenti intelligenti che imparano attraverso il tentativo ed errore.
- Ottimizzare le prestazioni degli agenti utilizzando tecniche avanzate come Q-learning e deep Q-networks (DQNs).
- Addestrare gli agenti in ambienti simulati utilizzando OpenAI Gym.
- Distribuire modelli di apprendimento per rinforzo per applicazioni del mondo reale.
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Struttura del corso
Tecniche Avanzate Reinforcement Learning
Distribuzione dei Modelli Reinforcement Learning
Esplorazione e Approfondimento
Introduzione a Reinforcement Learning
Metodi basati su Politiche
Q-Learning e Reti Q Profonde (DQNs)
Riepilogo e Prossimi Passaggi
Lavoro con OpenAI Gym
- Bilanciamento tra esplorazione ed approfondimento nei modelli RL
- Strategie di esplorazione: epsilon-greedy, softmax e altro
- Introduzione al Q-learning
- Implementazione dei DQNs utilizzando TensorFlow
- Ottimizzazione del Q-learning con riproduzione delle esperienze e reti target
- Apprendimento ricorsivo multiagente
- Gradiente di politica deterministico profondo (DDPG)
- Ottimizzazione della politica prossimale (PPO)
- Algoritmi di gradiente di politica
- Algoritmo REINFORCE e sua implementazione
- Metodi actor-critic
- Applicazioni reali dell'apprendimento ricorsivo
- Integrazione dei modelli RL in ambienti di produzione
- Configurazione degli ambienti in OpenAI Gym
- Simulazione degli agenti in ambienti dinamici
- Valutazione delle prestazioni dell'agente
- Che cos'è l'apprendimento ricorsivo?
- Concetti chiave: agente, ambiente, stati, azioni e reward
- Sfide nell'apprendimento ricorsivo
Requisiti
Pubblico Obiettivo
- Scienziati dei dati
- Professionisti di machine learning
- Ricercatori in intelligenza artificiale
- Esperienza con la programmazione Python
- Comprendimento di base dei concetti di deep learning e machine learning
- Conoscenza degli algoritmi e dei concetti matematici utilizzati nel reinforcement learning
28 ore
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Corsi relativi
Advanced Machine Learning Models with Google Colab
21 oreAl termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
Questo corso live guidato da un istruttore (Italia) (online o sul posto) è rivolto a professionisti avanzati che desiderano migliorare le loro conoscenze sui modelli di apprendimento automatico, migliorare le loro competenze nella regolazione degli iperparametri e imparare come distribuire efficacemente i modelli utilizzando Google Colab.
- Implementare modelli avanzati di apprendimento automatico utilizzando framework popolari come Scikit-learn e TensorFlow.
- Ottimizzare le prestazioni del modello attraverso la regolazione degli iperparametri.
- Distribuire modelli di apprendimento automatico in applicazioni reali utilizzando Google Colab.
- Collaborare e gestire progetti di apprendimento automatico a grande scala su Google Colab.
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AI for Healthcare using Google Colab
14 oreThis instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement AI models for healthcare using Google Colab.
- Use AI for predictive modeling in healthcare data.
- Analyze medical images with AI-driven techniques.
- Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.
Ulteriori Informazioni...
Big Data Analytics with Google Colab and Apache Spark
14 oreAl termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Questo addestramento interattivo (online o sul posto) è rivolto a scienziati dei dati e ingegneri intermedi che desiderano utilizzare Google Colab e Apache Spark per il processing e l'analisi di grandi quantità di dati.
- Configurare un ambiente big data usando Google Colab e Spark.
- Processare ed analizzare grandi set di dati in modo efficiente con Apache Spark.
- Visualizzare i dati big data in un ambiente collaborativo.
- Integrare Apache Spark con strumenti basati sul cloud.
Ulteriori Informazioni...
Introduction to Google Colab for Data Science
14 oreAl termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
Questo corso tenuto da un istruttore (online o sul posto) è rivolto a scienziati dei dati e professionisti IT di livello principiante che desiderano apprendere i concetti base della scienza dei dati utilizzando Google Colab.
- Configurare e navigare in Google Colab.
- Scrivere ed eseguire codice base Python.
- Importare e gestire insiemi di dati.
- Creare visualizzazioni utilizzando le librerie Python.
Ulteriori Informazioni...
Google Colab Pro: Scalable Python and AI Workflows in the Cloud
14 oreGoogle Colab Pro è un ambiente basato sul cloud per lo sviluppo scalabile di Python, che offre GPU ad alto rendimento, tempi di esecuzione più lunghi e memoria aggiuntiva per carichi di lavoro richiesti da AI e scienza dei dati.
Questo training live guidato da un istruttore (online o sul posto) si rivolge a utenti intermediori di Python che desiderano utilizzare Google Colab Pro per l'apprendimento automatico, il processing dei dati e la ricerca collaborativa tramite una potente interfaccia basata su notebook.
Al termine del training, i partecipanti saranno in grado di:
- Configurare e gestire notebook basati sul cloud utilizzando Colab Pro.
- Utilizzare Access GPU e TPU per la computazione accelerata.
- Semplificare i flussi di lavoro di apprendimento automatico utilizzando librerie popolari (ad esempio, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Integrarsi con Google Drive e fonti dati esterne per progetti collaborativi.
Formato del corso
- Lezione interattiva e discussione.
- Numerosi esercizi e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.
Opzioni per la personalizzazione del corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
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Computer Vision with Google Colab and TensorFlow
21 oreAl termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
Questo corso interattivo (online o presenziale) a guida dell'insegnante è rivolto a professionisti avanzati che desiderano approfondire la conoscenza della visione artificiale e esplorare le capacità di TensorFlow per lo sviluppo di modelli di visione sofisticati utilizzando Google Colab.
- Costruire e addestrare reti neurali convolutive (CNN) utilizzando TensorFlow.
- Sfruttare Google Colab per lo sviluppo di modelli basati sul cloud in modo scalabile ed efficiente.
- Implementare tecniche di pre-elaborazione delle immagini per compiti di visione artificiale.
- Distribuire modelli di visione artificiale per applicazioni del mondo reale.
- Utilizzare l'apprendimento transfer per migliorare le prestazioni dei modelli CNN.
- Visualizzare e interpretare i risultati dei modelli di classificazione delle immagini.
Ulteriori Informazioni...
Deep Learning with TensorFlow in Google Colab
14 oreAl termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Questo training guidato da un istruttore (online o sul posto) è rivolto a scienziati dei dati e sviluppatori di livello intermedio che desiderano comprendere ed applicare tecniche di deep learning utilizzando l'ambiente Google Colab.
- Configurare e navigare in Google Colab per progetti di deep learning.
- Comprendere i fondamenti dei reti neurali.
- Implementare modelli di deep learning utilizzando TensorFlow.
- Addestrare e valutare modelli di deep learning.
- Utilizzare funzionalità avanzate di TensorFlow per il deep learning.
Ulteriori Informazioni...
Deep Reinforcement Learning with Python
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano apprendere i fondamenti di Deep Reinforcement Learning durante la creazione di un agente di Deep Learning.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i concetti chiave alla base del Deep Reinforcement Learning ed essere in grado di distinguerlo dal Machine Learning.
- Applicare algoritmi avanzati Reinforcement Learning per risolvere problemi del mondo reale.
- Crea un agente di deep learning.
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Data Visualization with Google Colab
14 oreAl termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Questo training guidato da un istruttore (online o sul posto) è rivolto a data scientist principianti che desiderano imparare come creare visualizzazioni dei dati significative e visivamente attraenti.
- Configurare e navigare in Google Colab per la visualizzazione dei dati.
- Creare vari tipi di grafici utilizzando Matplotlib.
- Utilizzare Seaborn per tecniche di visualizzazione avanzate.
- Personalizzare i grafici per una presentazione migliore e maggiore chiarezza.
- Interpretare e presentare dati efficacemente utilizzando strumenti visivi.
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Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)
21 oreQuesta formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta ai data scientist di livello intermedio che desiderano acquisire una comprensione completa e competenze pratiche sia in Large Language Models (LLMs) che in Reinforcement Learning (RL).
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i componenti e le funzionalità dei modelli di trasformatori.
- Ottimizza e ottimizza gli LLM per attività e applicazioni specifiche.
- Comprendere i principi e le metodologie fondamentali dell'apprendimento per rinforzo.
- Scopri come le tecniche di apprendimento per rinforzo possono migliorare le prestazioni degli LLM.
Ulteriori Informazioni...
Machine Learning with Google Colab
14 oreAl termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
Questo addestramento guidato dal formatore (online o in sede) è rivolto a ricercatori dei dati e sviluppatori di livello intermedio che desiderano applicare gli algoritmi di apprendimento automatico efficacemente utilizzando l'ambiente Google Colab.
- Configurare e navigare in Google Colab per progetti di apprendimento automatico.
- Comprendere ed applicare vari algoritmi di apprendimento automatico.
- Utilizzare librerie come Scikit-learn per analizzare e prevedere dati.
- Implementare modelli di apprendimento supervisionato e non supervisionato.
- Ottimizzare ed evaluare efficacemente i modelli di apprendimento automatico.
Ulteriori Informazioni...
Natural Language Processing (NLP) with Google Colab
14 oreAl termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
Questo corso guidato dal formatore (online o on-site) si rivolge a data scientists e sviluppatori di livello intermedio che desiderano applicare tecniche NLP utilizzando Python in Google Colab.
- Comprendere i concetti fondamentali del processing del linguaggio naturale.
- Preprocessare e pulire dati testuali per task NLP.
- Eseguire l'analisi delle opinioni utilizzando le librerie NLTK e SpaCy.
- Lavorare con dati testuali utilizzando Google Colab per lo sviluppo scalabile e collaborativo.
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Python Programming Fundamentals using Google Colab
14 oreAl termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
Questo corso tenuto dal formatore (online o on-site) è rivolto a sviluppatori e analisti dei dati di livello principiante che desiderano imparare la programmazione Python partendo da zero utilizzando Google Colab.
- Comprendere i concetti base della lingua di programmazione Python.
- Implementare codice Python nell'ambiente Google Colab.
- Utilizzare strutture di controllo per gestire il flusso del programma Python.
- Creare funzioni per organizzare e riutilizzare efficacemente il codice.
- Esplorare ed utilizzare le librerie di base per la programmazione Python.
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Fundamentals of Reinforcement Learning
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano andare oltre i tradizionali approcci di apprendimento automatico per insegnare a un programma informatico a capire le cose (risolvere problemi) senza l'uso di dati etichettati e grandi set di dati.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Installare e applicare le librerie e il linguaggio di programmazione necessari per implementare Reinforcement Learning.
- Crea un agente software in grado di apprendere attraverso il feedback anziché attraverso l'apprendimento supervisionato.
- Programmare un agente per risolvere problemi in cui il processo decisionale è sequenziale e finito.
- Applica le conoscenze per progettare software in grado di apprendere in modo simile a come imparano gli esseri umani.
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Time Series Analysis with Google Colab
21 oreAl termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
Questo addestramento live (online o presenziale) in Italia, guidato da un istruttore, è rivolto a professionisti intermedi del settore dati che desiderano applicare tecniche di previsione delle serie temporali ai dati reali utilizzando Google Colab.
- Comprendere i fondamenti dell'analisi delle serie temporali.
- Utilizzare Google Colab per lavorare con dati di serie temporali.
- Applicare modelli ARIMA per la previsione di tendenze dei dati.
- Utilizzare la libreria Prophet di Facebook per la previsione flessibile.
- Visualizzare i dati delle serie temporali e i risultati della previsione.
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