Fundamentals of Reinforcement Learning Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde) Deep Reinforcement Learning'nin temellerini öğrenmek isteyen geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir; bir Deep Learning Aracısı oluşturma sürecinde adım adım ilerleyeceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Deep Reinforcement Learning'nin temel kavramlarını anlayabilecek ve onu Machine Learning'ten ayırt edebilecektir.
• Gerçek dünya problemlerini çözmek için gelişmiş Reinforcement Learning algoritmalarını uygulayabilecektir.
• Bir Deep Learning Aracısı oluşturabilecektir.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) gerçekleştirilen bu eğitmen yönetimi altında olan canlı eğitim, büyük AI modellerini daha iyi performans, güvenlik ve uyum için ince ayarlamak isteyen ileri düzey makine öğrenimi mühendisleri ve yapay zeka araştırmacıları için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• RLHF'in teorik temellerini anlamak ve neden modern AI geliştiricileri için önemli olduğunu anlayacaklar.
• Kişiye özel geribildirimlere dayalı ödül modelleri uygulayarak tekrarlamaz öğrenme süreçlerini yönlendirebilecekler.
• RLHF teknikleri kullanarak büyük dil modellerini ince ayarlayıp insan tercihlerine uyumlu çıktılar elde edebilecekler.
• Üretim kalitesi AI sistemleri için RLHF iş akışlarını ölçeklendirmek üzere en iyi uygulamaları uygulayabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), hem Large Language Models (LLMs) hem de Reinforcement Learning (RL) konusunda kapsamlı bir anlayış ve pratik beceriler kazanmak isteyen orta seviyedeki veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Transformatör modellerinin bileşenlerini ve işlevselliğini anlayabilecektir.
• Belirli görevler ve uygulamalar için LLM'leri optimize edip ince ayar yapabilecektir.
• Pekiştirmeli öğrenmenin temel prensiplerini ve metodolojilerini anlayabilecektir.
• Pekiştirmeli öğrenme tekniklerinin LLM'lerin performansını nasıl artırabileceğini öğrenebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), pekiştirmeli öğrenmeyi ve yapay zeka geliştirmede pratik uygulamalarını derinlemesine anlamak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir ve Google Colab kullanılarak gerçekleştirilecektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının temel kavramlarını anlayabilecektir.
• TensorFlow ve OpenAI Gym kullanarak pekiştirmeli öğrenme modellerini uygulayabilecektir.
• Deneme yanılma yoluyla öğrenen akıllı ajanlar geliştirebilecektir.
• Q-öğrenme ve derin Q-ağları (DQNs) gibi gelişmiş teknikler kullanarak ajanların performansını optimize edebilecektir.
• OpenAI Gym kullanarak ajanları simüle edilmiş ortamlarda eğitebilecektir.
• Pekiştirmeli öğrenme modellerini gerçek dünya uygulamaları için dağıtabilecektir.