Diep Reinforcement Learning met Python Training Cursus

Tijdens deze door een instructeur geleide, live-training in België (online of op locatie) krijgen deelnemers een introductie tot het gebied van patroonherkenning en machine learning. Er wordt aandacht besteed aan praktische toepassingen binnen statistiek, informatica, signaalverwerking, computervisie, data mining en bio-informatica.

Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat om:

• De belangrijkste statistische methoden toe te passen op patroonherkenning.
• Essentiële modellen zoals neurale netwerken en kernmethoden te gebruiken voor data-analyse.
• Gevorderde technieken toe te passen bij het oplossen van complexe problemen.
• De voorspellingsnauwkeurigheid te verbeteren door verschillende modellen te combineren.

Deze door een docent begeleide, live-training in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor ervaren machine learning-engineers en AI-onderzoekers die RLHF willen toepassen om grote AI-modellen af te stemmen op betere prestaties, veiligheid en conformiteit met menselijke verwachtingen.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De theoretische grondslagen van RLHF te begrijpen en waarom dit cruciaal is voor moderne AI-ontwikkeling.
• Beloningsmodellen te implementeren die gebaseerd zijn op menselijke feedback, om zo het proces van reinforcement learning te sturen.
• Grote taalmodellen af te stemmen met behulp van RLHF-technieken, zodat de uitkomsten beter aansluiten bij menselijke voorkeuren.
• Best practices toe te passen bij het opschalen van RLHF-werkstromen voor productieklaar AI-systemen.

Deze door een instructeur geleide training in België (online of op locatie) richt zich op data scientists die een grondige kennis en praktische vaardigheden willen ontwikkelen rond zowel grote taalmodellen als referentiele leertechnieken.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat tot:

• het begrijpen van de onderdelen en werking van transformer-modellen;
• het optimaliseren en fijnafstellen van LLM's voor specifieke taken of toepassingen;
• het beheersen van de kernprincipes en methodologieën binnen referentiele leertechnieken;
• het zien hoe deze technieken het presteren van LLM's kunnen verbeteren.

Deze praktijkgerichte, begeleide training in België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met gevorderde kennis die hun begrip van referentieleer en de toepassing ervan binnen AI-ontwikkeling verder willen verdiepen via Google Colab.

Na afronding zijn deelnemers in staat tot:

• De kernprincipes van referentieleeralgoritmen te begrijpen.
• Referentieleermodellen te implementeren met behulp van TensorFlow en OpenAI Gym.
• Intelligente agenten ontwikkelen die leren via proefondervindelijk experimenteren.
• De prestaties van deze agenten te optimaliseren met technieken zoals Q-learning en deep Q-networks (DQNs).
• Agenten trainen in simulaties via OpenAI Gym.
• Referentieleermodellen inzetten voor praktische doeleinden.

Dit door een docent geleide live-traject België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met gevorderde kennis die de nieuwste XAI-technieken willen leren toepassen op modellen in het domein van diepe leer, met als doel het ontwikkelen van uitlegbaar AI-systemen.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De uitdagingen rondom uitlegbaarheid bij diepe leer te begrijpen.
• Geavanceerde XAI-technieken voor neurale netwerken te implementeren.
• De beslissingen van modellen in de diepe leer te interpreteren.
• Het evenwicht tussen prestaties en transparantie te beoordelen.