Kursus Pelatihan Fundamentals of Reinforcement Learning

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin mempelajari dasar-dasar Deep Reinforcement Learning saat mereka melewati proses pembuatan Agen Deep Learning.

Dengan mengakhiri pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti konsep kunci di balik Deep Reinforcement Learning dan mampu membedakannya dari Machine Learning.
• Menerapkan algoritma canggih Reinforcement Learning untuk menyelesaikan masalah dunia nyata.
• Membuat Agen Deep Learning.

Instruksi langsung ini dalam Indonesia (daring atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur pembelajaran mesin tingkat lanjut dan peneliti AI yang ingin menerapkan RLHF untuk menyetel model AI besar dengan kinerja, keselamatan, dan sinkronisasi yang lebih baik.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti dasar teoritis dari RLHF dan mengapa hal itu penting dalam pengembangan AI modern.
• Menerapkan model reward berdasarkan umpan balik manusia untuk memandu proses pembelajaran reforisasi.
• Menyetel model bahasa besar menggunakan teknik RLHF untuk menyinkronkan output dengan preferensi manusia.
• Menerapkan praktik terbaik untuk menskalakan alur kerja RLHF untuk sistem AI bergrade produksi.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk ilmuwan data tingkat menengah yang ingin memperoleh pemahaman komprehensif dan keterampilan praktis dalam Large Language Models (LLMs) dan Reinforcement Learning (RL).

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami komponen dan fungsi model transformator.
• Optimalkan dan sempurnakan LLM untuk tugas dan aplikasi tertentu.
• Memahami prinsip inti dan metodologi pembelajaran penguatan.
• Pelajari bagaimana teknik pembelajaran penguatan dapat meningkatkan kinerja LLM.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang pembelajaran reforbes dan aplikasinya praktis dalam pengembangan AI menggunakan Google Colab.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep inti dari algoritma pembelajaran reforbes.
• Mengimplementasikan model pembelajaran reforbes menggunakan TensorFlow dan OpenAI Gym.
• Merancang agen cerdas yang belajar melalui percobaan dan kesalahan.
• Memaksimalkan kinerja agen menggunakan teknik lanjutan seperti Q-learning dan deep Q-networks (DQNs).
• Melatih agen di lingkungan yang disimulasikan menggunakan OpenAI Gym.
• Mendeploy model pembelajaran reforbes untuk aplikasi dunia nyata.