Pelatihan online atau tatap muka langsung, Reinforcement Learning yang dipandu instruktur menunjukkan melalui praktik interaktif dan hands-on bagaimana membuat dan mendeploy sistem Reinforcement Learning.
Pelatihan Reinforcement Learning tersedia dalam bentuk "pelatihan online langsung" atau "pelatihan langsung tatap muka". Pelatihan online langsung (juga dikenal sebagai "pelatihan jarak jauh langsung") dilakukan melalui desktop jarak jauh yang interaktif, remote desktop. Pelatihan langsung tatap muka dapat dilakukan di lokasi pelanggan di Jakarta atau di pusat pelatihan korporat NobleProg di Jakarta.
NobleProg -- Penyedia Pelatihan Lokal Anda
Pondok Indah Office Tower 3
17th Floor, Jl Sultan Iskandar Muda Kav. V-TA, Jakarta Selatan, Indonesia
Pondok Indah Office Tower 3 adalah gedung perkantoran yang terletak di Komplek Pondok Indah Office Tower, Jalan Sultan Iskandar Muda Kav. 5-TA, Jakarta Selatan. Gedung ini memiliki 21 lantai dengan total luas bangunan sekitar 38.000 meter persegi.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (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.
Instruksi langsung ini dalam Jakarta (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 Jakarta (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.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (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.
Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Jakarta (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data yang ingin melampaui pendekatan pembelajaran mesin tradisional untuk mengajarkan program komputer guna mengetahui sesuatu (memecahkan masalah) tanpa menggunakan data berlabel dan kumpulan data besar.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Instal dan terapkan pustaka dan bahasa pemrograman yang diperlukan untuk mengimplementasikan Reinforcement Learning.
Ciptakan agen perangkat lunak yang mampu belajar melalui umpan balik, bukan melalui pembelajaran yang diawasi.
Memprogram agen untuk memecahkan masalah di mana pengambilan keputusan bersifat berurutan dan terbatas.
Terapkan pengetahuan untuk merancang perangkat lunak yang dapat belajar dengan cara yang mirip dengan cara manusia belajar.
Pelatihan online Reinforcement Learning di Jakarta, Kursus pelatihan Reinforcement Learning di Jakarta, Pelatihan Reinforcement Learning akhir pekan di Jakarta, Pelatihan Reinforcement Learning di Jakarta, Reinforcement Learning dipandu Instruktur di Jakarta, Kursus privat / pribadi Reinforcement Learning di Jakarta, Pelatihan Reinforcement Learning di Jakarta, Pelatihan Reinforcement Learning akhir pekan di Jakarta, Kelas Reinforcement Learning di Jakarta, Pelatihan pribadi Reinforcement Learning di Jakarta, Reinforcement Learning dipandu Instruktur di Jakarta, Pelatihan online Reinforcement Learning di Jakarta, Pelatihan Reinforcement Learning sore hari di Jakarta, Instruktur Reinforcement Learning di Jakarta, Bootcamp Reinforcement Learning di Jakarta, Pelatihan Reinforcement Learning tatap muka di Jakarta
