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。

Deep Reinforcement Learning refers to the ability of an "artificial agent" to learn by trial-and-error and rewards-and-punishments. An artificial agent aims to emulate a human's ability to obtain and construct knowledge on its own, directly from raw inputs such as vision. To realize reinforcement learning, deep learning and neural networks are used. Reinforcement learning is different from machine learning and does not rely on supervised and unsupervised learning approaches. This instructor-led, live training (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.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對的是希望創建和部署Reinforcement Learning系統的數據科學家，該系統能夠在組織內做出決策並解決現實世界的問題。 在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Reinforcement Learning 與機器學習、深度學習、監督學習和無監督學習之間的關係和區別 。
• 分析一個實際問題，並將其重新定義為 Reinforcement Learning 問題。
• 使用 Reinforcement Learning 實現實際問題的解決方案。
• 瞭解 Reinforcement Learning 中可用的不同演算法，並針對手頭的問題選擇最合適的演算法。

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對的是希望超越傳統機器學習方法的數據科學家，他們教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進行學習的軟體代理。
• 對代理進行程式設計，以解決決策是順序和有限的問題。
• 將知識應用於設計軟體，使其能夠以類似於人類學習的方式進行學習。