Online o in loco, i corsi di formazione sull'apprendimento per rinforzo dal vivo con istruttore dimostrano attraverso esercitazioni pratiche interattive come creare e implementare un sistema di apprendimento per rinforzo. La formazione Reinforcement Learning è disponibile come "formazione dal vivo online" o "formazione dal vivo in loco". La formazione dal vivo online (nota anche come "formazione dal vivo a distanza") viene svolta tramite un desktop remoto interattivo. La formazione dal vivo in loco può essere svolta localmente presso la sede del cliente in Bologna o nei centri di formazione aziendale NobleProg in Bologna. NobleProg -- Il tuo fornitore di formazione locale
Bologna
NobleProg Bologna, Via Ferruccio Parri, Bologna, italy, 40128
Collegato ottimamente con l'aeroporto di Bologna, molto conveniente per coloro che arrivano dalla tangenziale e vicino alla stazione centrale. A pochi minuti dal centro di Bologna.
Questa formazione dal vivo con istruttore in Bologna (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.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano approfondire la loro comprensione dell'apprendimento per rinforzo e delle sue applicazioni pratiche nello sviluppo dell'intelligenza artificiale utilizzando Google Colab.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere i concetti fondamentali degli algoritmi di apprendimento per rinforzo.
Implementa modelli di apprendimento per rinforzo utilizzando TensorFlow e OpenAI Gym.
Sviluppa agenti intelligenti che apprendono attraverso tentativi ed errori.
Ottimizza le prestazioni degli agenti utilizzando tecniche avanzate come Q-learning e DQN (Deep Q-networks).
Addestra gli agenti in ambienti simulati utilizzando OpenAI Gym.
Distribuisci modelli di apprendimento per rinforzo per applicazioni reali.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (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.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (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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