厦门 - 国际银行大厦

8楼, 国际银行大厦中心8楼，思明区鹭江道8号, 厦门市, 中国, 361001

国际银行大厦是地处厦门CBD鹭江路上拥有37层楼的地标性建筑物。面临大海且厦门著名风景点鼓浪屿即在对岸。鹭江路已成为“厦门外滩”及一个著名的度假胜地。由于地理位置优越，众多不同行业客户包括金融投资、专业服务、物流、进出口、电子类公司都入驻大楼。附近的设施包括中国银行、中国工商银行、厦门海景千禧大酒店及厦门温德姆酒店。 中心交通便利，集海路、陆路和航空便捷于一体。渡轮码头只有几分钟距离之远。附近有快速公交站,乘坐快速公交去厦门火车站只有15分钟时间。高速列车可以从厦门到上海、南京、合肥、福州、南昌和鹰潭

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 厦门（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 厦门 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
这门由讲师指导的厦门（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
这种由讲师指导的厦门现场（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 厦门 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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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
厦门 - 国际银行大厦

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

2025-07-07 09:30
14 小时
厦门 - 国际银行大厦

Fundamentals of Reinforcement Learning

2025-07-21 09:30
21 小时
厦门 - 国际银行大厦

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