Türkiye Merkezli Pekiştirme Öğrenmesi Eğitimleri

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.

Eğitmen eşliğinde verilen bu Türkiye konulu canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), büyük yapay zeka modellerini üstün performans, güvenlik ve uyumluluk için ince ayarlamak isteyen ileri düzey makine öğrenimi mühendislerine ve yapay zeka araştırmacılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcıların şu yetkinliklere sahip olmaları beklenmektedir:

• RLHF'nin teorik temellerini ve modern yapay zeka geliştirmede neden hayati olduğunu anlayabilme.
• Pekiştirmeli öğrenme süreçlerini yönlendirmek için insan geri bildirimine dayalı ödül modelleri uygulama.
• Büyük dil modellerini RLHF teknikleriyle ince ayarlayarak çıktıları insan tercihleriyle uyumlu hale getirme.
• Üretim seviyesinde yapay zeka sistemleri için RLHF iş akışlarını ölçeklendirmeye yönelik en iyi uygulamaları uygulama.

Bu eğitmen önderliğinde, canlı eğitim (online veya face-to-face) ileri düzey profesyonel için tasarlanmıştır ve Google Colab kullanarak yapay zeka geliştirme süreçlerinde reforansman öğrenmesinin pratik uygulamalarını daha derinlemesine anlamayı isteyen kişilere yönelik olmaktedir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Reforansman öğrenme algoritmalarının temel kavramlarını anlayacaklar.
• TensorFlow ve OpenAI Gym kullanarak reforansman öğrenme modelleri uygulayabilecekler.
• Deneme yanılma yoluyla öğrenen zeki ajentler geliştirebilecekler.
• Q-learning ve derin Q-ağları (DQN) gibi gelişmiş teknikleri kullanarak ajent performansını optimize edebilecekler.
• OpenAI Gym kullanarak simüle ortamlarda ajentlere eğitim verebilecekler.
• Gerçek dünya uygulamaları için reforansman öğrenme modellerini dağıtabilecekler.