强化学习培训

这种以讲师为主导的 中国（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。

这种由 中国 的讲师指导式现场培训（在线或现场）面向希望使用 Google Colab 加深对强化学习及其在 AI 开发中实际应用的理解的高级专业人士。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解强化学习演算法的核心概念。
• 使用 TensorFlow 和 OpenAI Gym 实现强化学习模型。
• 开发通过反复试验学习的智慧代理。
• 使用 Q 学习和深度 Q 网路 （DQN） 等高级技术优化代理的性能。
• 使用 OpenAI Gym 在模拟环境中训练代理。
• 为实际应用程式部署强化学习模型。

这门由讲师指导的中国（线上或线下）培训课程，针对高阶机器学习工程师和AI研究人员，旨在教授如何应用RLHF来微调大型AI模型，以实现卓越的性能、安全性和一致性。

在培训结束时，学员将能够：

• 理解RLHF的理论基础，以及它在现代AI开发中的重要性。
• 基于人类反馈实施奖励模型，以指导强化学习过程。
• 使用RLHF技术微调大型语言模型，使输出与人类偏好一致。
• 应用最佳实践，扩展RLHF工作流程，以适用于生产级AI系统。

这种由讲师指导的中国现场（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。

这种由 中国 的讲师指导式现场培训（在线或现场）面向希望超越传统机器学习方法的数据科学家，教授计算机程式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）。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 安装并应用实现 Reinforcement Learning 所需的库和程式设计语言。
• 创建一个能够通过反馈而不是通过监督学习来学习的软体代理。
• 对代理程式进行程式设计，以解决决策顺序和有限的问题。
• 将知识应用于设计软体，该软体可以以类似于人类学习的方式进行学习。