台灣現場Reinforcement Learning培訓

這種以講師為主導的 台灣（在線或現場）現場培訓面向希望獲得 Large Language Models (LLMs) 和 Reinforcement Learning （RL） 全面理解和實踐技能的中級數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解變壓器模型的元件和功能。
• 針對特定任務和應用程式優化和微調 LLM。
• 瞭解強化學習的核心原則和方法。
• 瞭解強化學習技術如何提高 LLM 的性能。

這門由講師指導的台灣（線上或線下）培訓課程，針對高階機器學習工程師和AI研究人員，旨在教授如何應用RLHF來微調大型AI模型，以實現卓越的性能、安全性和一致性。

在培訓結束時，學員將能夠：

• 理解RLHF的理論基礎，以及它在現代AI開發中的重要性。
• 基於人類反饋實施獎勵模型，以指導強化學習過程。
• 使用RLHF技術微調大型語言模型，使輸出與人類偏好一致。
• 應用最佳實踐，擴展RLHF工作流程，以適用於生產級AI系統。

本次由讲师指导的台灣（线上或线下）培训面向希望深入了解强化学习及其在AI开发中实际应用的高级专业人士，使用Google Colab。

培训结束后，学员将能够：

• 理解强化学习算法的核心概念。
• 使用TensorFlow和OpenAI Gym实现强化学习模型。
• 开发通过试错学习的智能代理。
• 使用Q学习和深度Q网络（DQNs）等高级技术优化代理性能。
• 使用OpenAI Gym在模拟环境中训练代理。
• 部署强化学习模型以应用于实际场景。

This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at developers and data scientists who wish to learn the fundamentals of Deep Reinforcement Learning as they step through the creation of a Deep Learning Agent.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning.
• Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems.
• Build a Deep Learning Agent.

這種由 台灣 的講師指導式現場培訓（在線或現場）面向希望超越傳統機器學習方法的數據科學家，教授計算機程式在不使用標記數據和大數據集的情況下解決問題（解決問題）。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝並應用實現 Reinforcement Learning 所需的庫和程式設計語言。
• 創建一個能夠通過反饋而不是通過監督學習來學習的軟體代理。
• 對代理程式進行程式設計，以解決決策順序和有限的問題。
• 將知識應用於設計軟體，該軟體可以以類似於人類學習的方式進行學習。