Lokale, door een instructeur geleide live Reinforcement Learning-trainingscursussen demonstreren door middel van interactieve praktijkoefeningen hoe een Reinforcement Learning-systeem kan worden gemaakt en geïmplementeerd. Reinforcement Learning-training is beschikbaar als 'live training op afstand' of 'live training op locatie'. Online live training (ook bekend als "live training op afstand") wordt uitgevoerd via een interactieve, externe desktop . Live training op locatie kan lokaal worden uitgevoerd op het terrein van de klant in Leuven of in NobleProg bedrijfstrainingscentra in Leuven. NobleProg -- Uw lokale trainingsaanbieder
Leuven
Park Inn by Radisson Leuven, Martelarenlaan 36, Louvain, België, 3010
Leuven
Leuven (in het Nederlands Leuven, in het Duits Löwen) is een Nederlandstalige stad in België gelegen in het Vlaamse Gewest, hoofdstad van de provincie Vlaams-Brabant en hoofdstad van het district dat zijn naam draagt. Het wordt bewaterd door de Dijle, een zijrivier van de Rupel. Het is een universiteitsstad waar de Katholieke Universiteit Leuven is gevestigd, een Nederlandstalige tak ontstaan uit de splitsing van de oudste universiteit van België. Leuven staat ook bekend om het hoofdkantoor van AB InBev, de grootste brouwerij ter wereld. Leuven is de bierhoofdstad van België.
De dichtstbijzijnde luchthaven bij het trainingscentrum
15 kilometer ten oosten van de luchthaven van Brussel.
Dichtstbijzijnde treinstation bij het trainingscentrum
station Leuven
De dichtstbijzijnde parkeerplaats bij het trainingscentrum
Deze live training onder leiding van een instructeur in Leuven (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers van gemiddeld niveau die een uitgebreid begrip en praktische vaardigheden willen verwerven in zowel Large Language Models (LLMs) als Reinforcement Learning (RL).
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Begrijp de componenten en functionaliteit van transformatormodellen.
Optimaliseer en verfijn LLM's voor specifieke taken en toepassingen.
Begrijp de kernprincipes en methodologieën van reinforcement learning.
Leer hoe reinforcement learning-technieken de prestaties van LLM's kunnen verbeteren.
Deze door een instructeur geleide, live training in Leuven (online of ter plekke) is gericht op geavanceerde machine learning engineers en AI-onderzoekers die RLHF willen toepassen om grote AI-modellen te fijnstelen voor betere prestaties, veiligheid en overeenstemming.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
De theoretische grondslagen van RLHF te begrijpen en waarom deze essentieel zijn in de moderne AI-ontwikkeling.
Beloningmodellen op basis van menselijke feedback te implementeren om versterkingsleerprocessen te leiden.
Grote taalmodellen te fijnstelen met behulp van RLHF-technieken om uitvoeren te laten overstemmen met menselijke voorkeuren.
Best practices toe te passen voor het schalen van RLHF-workflows voor productie-klas AI-systemen.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor professionals op gevorderd niveau die hun kennis van reinforcement learning en de praktische toepassingen in AI-ontwikkeling met behulp van Google Colab willen verdiepen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
De kernconcepten van reinforcement learning algoritmen te begrijpen.
Reinforcement learning modellen te implementeren met behulp van TensorFlow en OpenAI Gym.
Intelligente agents te ontwikkelen die leren door proberen en fouten maken.
De prestaties van agents te optimaliseren met behulp van geavanceerde technieken zoals Q-learning en deep Q-networks (DQNs).
Agents te trainen in gesimuleerde omgevingen met behulp van OpenAI Gym.
Reinforcement learning modellen in te zetten voor toepassingen in de echte wereld.
Deep Reinforcement Learning (DRL) combineert de principes van reinforcement learning met diep leergeving architecturen, zodat agenten beslissingen kunnen nemen door interactie met hun omgevingen. Het vormt de basis voor veel moderne AI-vooruitgang zoals zelfrijdende voertuigen, robotbesturing, algoritmische handel en adaptieve aanbevelingssystemen. DRL stelt een kunstmatige agent in staat strategieën te leren, beleid te optimaliseren en autonome beslissingen te nemen op basis van proef-en-error met behulp van beloninggebaseerd leren.
Deze door een docent geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers op intermediair niveau die Deep Reinforcement Learning technieken willen leren en toepassen om intelligente agenten te bouwen die in staat zijn tot autonome besluitvorming in complexe omgevingen.
Na voltooiing van deze training kunnen de deelnemers:
De theoretische grondslagen en wiskundige principes van Reinforcement Learning begrijpen.
Sleutel RL-algoritmen implementeren, waaronder Q-Learning, Policy Gradients en Actor-Critic methoden.
Deep Reinforcement Learning agenten bouwen en trainen met TensorFlow of PyTorch.
DRL toepassen op praktische toepassingen zoals games, robotica en besluitoptimalisatie.
Trainingprestaties oplossen, visualiseren en optimaliseren met behulp van moderne hulpmiddelen.
Opzet van de cursus
Interactieve college en begeleide discussie.
Handson-oefeningen en praktische implementaties.
Live codemonstraties en projectgebaseerde toepassingen.
Opties voor cursusaanpassing
Om een aangepaste versie van deze cursus aan te vragen (bijvoorbeeld het gebruik van PyTorch in plaats van TensorFlow), neem contact met ons op om dit te regelen.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Leuven (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers die verder willen gaan dan traditionele machine learning-benaderingen om een computerprogramma te leren dingen uit te zoeken (problemen op te lossen) zonder het gebruik van gelabelde gegevens en big datasets.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Installeer en pas de bibliotheken en programmeertaal toe die nodig zijn om Reinforcement Learning te implementeren.
Creëer een software agent die in staat is om te leren door middel van feedback in plaats van door begeleid leren.
Programmeer een agent om problemen op te lossen waarbij de besluitvorming sequentieel en eindig is.
Pas kennis toe om software te ontwerpen die kan leren op een manier die vergelijkbaar is met hoe mensen leren.
Reinforcement Learning training cursus in Leuven, Reinforcement Learning opleiding cursus in Leuven, Weekend Reinforcement Learning cursus in Leuven, Avond Reinforcement Learning training in Leuven, Reinforcement Learning instructeur geleid Leuven, Reinforcement Learning boot camp in Leuven, Reinforcement Learning instructeur in Leuven, Reinforcement Learning trainer in Leuven, Reinforcement Learning op locatie in Leuven, Reinforcement Learning een op een opleiding in Leuven, Reinforcement Learning een op een training in Leuven, Avond Reinforcement Learning cursus in Leuven, Reinforcement Learning instructeur geleid in Leuven,Reinforcement Learning lessen in Leuven, Reinforcement Learning on-site in Leuven, Reinforcement Learning privé cursus in Leuven, Reinforcement Learning coaching in Leuven, Weekend Reinforcement Learning training in Leuven
