Roma

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

 21 ore
Questa formazione dal vivo con istruttore in Roma (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.
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Reinforcement Learning with Google Colab

 28 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (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.
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Deep Reinforcement Learning with Python

 21 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (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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Fundamentals of Reinforcement Learning

 21 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (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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Corsi in Arrivo

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

2025-05-27 09:30
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2025-06-10 09:30
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Reinforcement Learning with Google Colab

2025-06-24 09:30
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Reinforcement Learning with Google Colab

2025-07-08 09:30
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Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)

2025-07-22 09:30
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Roma
4116 EUR (Online)
4716 EUR (Classe)

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