Podstawy uczenia ze wzmocnieniem

Opis

Szkolenie wprowadza uczestników w fascynujący świat uczenia ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning), jednego z najbardziej dynamicznie rozwijających się obszarów sztucznej inteligencji. Program warsztatów prowadzi od fundamentalnych koncepcji po zaawansowane techniki implementacji agentów uczących się poprzez interakcję ze środowiskiem. Poprzez połączenie teorii z intensywnymi ćwiczeniami praktycznymi, uczestnicy uczą się projektować, implementować i optymalizować systemy uczenia ze wzmocnieniem w rzeczywistych zastosowaniach.

Profil uczestnika

• Data scientists zainteresowani uczeniem ze wzmocnieniem
• Inżynierowie ML rozwijający systemy decyzyjne
• Programiści AI implementujący agentów uczących się
• Badacze i naukowcy w dziedzinie AI
• Specjaliści ds. optymalizacji procesów
• Deweloperzy systemów autonomicznych

Agenda

1. Fundamenty uczenia ze wzmocnieniem
• Podstawy matematyczne i teoretyczne
• Procesy decyzyjne Markowa
• Modele agentów i środowisk
• Strategie eksploracji i eksploatacji
2. Algorytmy podstawowe
• Q-learning i SARSA
• Policy Gradient Methods
• Temporal Difference Learning
• Monte Carlo Methods
3. Zaawansowane techniki
• Deep Reinforcement Learning
• Actor-Critic Architectures
• Multi-Agent Systems
• Transfer Learning
4. Implementacja i optymalizacja
• Środowiska symulacyjne
• Techniki debugowania agentów
• Optymalizacja hiperparametrów
• Wdrażanie w produkcji

Korzyści

Uczestnik zdobędzie gruntowną wiedzę teoretyczną i praktyczną w zakresie uczenia ze wzmocnieniem i jego zastosowań. Rozwinie umiejętność projektowania i implementacji systemów uczących się poprzez interakcję ze środowiskiem. Opanuje techniki implementacji i dostrajania algorytmów uczenia ze wzmocnieniem. Nauczy się rozwiązywać złożone problemy decyzyjne przy użyciu metod RL. Pozna sposoby optymalizacji i debugowania agentów uczących się. Będzie potrafił wdrażać systemy uczenia ze wzmocnieniem w rzeczywistych aplikacjach.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Solidna znajomość matematyki i statystyki
• Doświadczenie w programowaniu w Python
• Podstawowa wiedza z zakresu uczenia maszynowego
• Znajomość podstaw deep learning

Zagadnienia

• Teoria uczenia ze wzmocnieniem
• Procesy decyzyjne Markowa
• Algorytmy Q-learning
• Policy Gradient Methods
• Deep Reinforcement Learning
• Systemy wieloagentowe
• Optymalizacja hiperparametrów
• Środowiska symulacyjne
• Transfer Learning
• Eksploracja i eksploatacja
• Debugowanie agentów
• Wdrożenia produkcyjne

Poznaj naszą firmę