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Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)

 21 小时
这种以讲师为主导的 三亚（在线或现场）现场培训面向希望获得 Large Language Models (LLMs) 和 Reinforcement Learning （RL） 全面理解和实践技能的中级数据科学家。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解变压器模型的组件和功能。
  • 针对特定任务和应用程序优化和微调 LLM。
  • 了解强化学习的核心原则和方法。
  • 了解强化学习技术如何提高 LLM 的性能。
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用Python进行深度强化学习

 21 小时
这种由讲师指导的三亚现场（现场或远程）现场培训面向希望在创建深度学习代理时学习Deep Reinforcement Learning基础知识的开发人员和数据科学家。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 Deep Reinforcement Learning 背后的关键概念，并能够将其与机器学习区分开来。
  • 应用高级 Reinforcement Learning 算法来解决实际问题。
  • 构建深度学习代理。
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Reinforcement Learning with Java

 21 小时
这种以讲师为主导的三亚现场现场培训针对的是希望创建和部署Reinforcement Learning系统的数据科学家，该系统能够在组织内做出决策并解决现实世界的问题。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 Reinforcement Learning 与机器学习、深度学习、监督学习和无监督学习之间的关系和区别 。
  • 分析一个实际问题，并将其重新定义为 Reinforcement Learning 问题。
  • 使用 Reinforcement Learning 实现实际问题的解决方案。
  • 了解 Reinforcement Learning 中可用的不同算法，并针对手头的问题选择最合适的算法。
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Fundamentals of Reinforcement Learning

 21 小时
这种以讲师为主导的三亚现场现场培训针对的是希望超越传统机器学习方法的数据科学家，他们教计算机程序在不使用标记数据和大数据集的情况下解决问题（解决问题）。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 安装并应用实现 Reinforcement Learning 所需的库和编程语言。
  • 创建一个能够通过反馈而不是通过监督学习进行学习的软件代理。
  • 对代理进行编程，以解决决策是顺序和有限的问题。
  • 将知识应用于设计软件，使其能够以类似于人类学习的方式进行学习。
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