成都 - 时代广场

26层, 总府路2号，A座26楼, 成都, 中国, 610016

时代广场中心是成都市中央商务区内最著名的建筑之一，已经吸引银行、信息科技、电子、汽车制造和建筑行业的多家财富500强企业入住。时代广场中心交通便利，酒店和购物设施完备。随着周边地区汇聚部分世界最大的公司，成都市的国际形象迅速提升。这得益于中央政府推动西部地区经济发展的“西部开发”政策。成都迅速崛起成为西部的主要金融中心。许多高科技公司也开始进驻成都。

探索我们的课程

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

 21 小时
这种以讲师为主导的 成都（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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Reinforcement Learning with Google Colab

 28 小时
这种由 成都 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。
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Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

 14 小时
这门由讲师指导的成都（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。
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用Python进行深度强化学习

 21 小时
这种由讲师指导的成都现场（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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Fundamentals of Reinforcement Learning

 21 小时
这种由 成都 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。
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上次更新:

即将举行的公开课程

Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

2025-06-23 09:30
14 小时
成都 - 时代广场

Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

2025-07-07 09:30
14 小时
成都 - 时代广场

Fundamentals of Reinforcement Learning

2025-07-21 09:30
21 小时
成都 - 时代广场

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