Reinforcement Learning with Google Colab - Plan Szkolenia
Uczenie ze wzmocnieniem to potężna gałąź uczenia maszynowego, w której agenci uczą się optymalnych działań poprzez interakcję ze środowiskiem. Ten kurs wprowadza uczestników w zaawansowane algorytmy uczenia ze wzmocnieniem i ich implementację przy użyciu Google Colab. Uczestnicy będą pracować z popularnymi bibliotekami, takimi jak TensorFlow i OpenAI Gym, aby stworzyć inteligentnych agentów zdolnych do podejmowania decyzji w dynamicznych środowiskach.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat uczenia się ze wzmocnieniem i jego praktycznych zastosowań w rozwoju sztucznej inteligencji przy użyciu Google Colab.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć podstawowe koncepcje algorytmów uczenia się ze wzmocnieniem.
- Wdrożyć modele uczenia się ze wzmocnieniem przy użyciu TensorFlow i OpenAI Gym.
- Rozwijać inteligentnych agentów, którzy uczą się metodą prób i błędów.
- Optymalizować wydajność agentów przy użyciu zaawansowanych technik, takich jak uczenie Q i głębokie sieci Q (DQN).
- Trenowanie agentów w symulowanych środowiskach przy użyciu OpenAI Gym.
- Wdrożyć modele uczenia się ze wzmocnieniem do rzeczywistych zastosowań.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Reinforcement Learning
- Czym jest uczenie ze wzmocnieniem?
- Kluczowe pojęcia: agent, środowisko, stany, działania i nagrody
- Wyzwania w uczeniu ze wzmocnieniem
Eksploracja i eksploatacja
- Równoważenie eksploracji i eksploatacji w modelach RL
- Strategie eksploracji: epsilon-greedy, softmax i inne
Uczenie Q i głębokie sieci Q (DQN)
- Wprowadzenie do Q-learningu
- Wdrażanie sieci DQN przy użyciu TensorFlow
- Optymalizacja uczenia Q z odtwarzaniem doświadczeń i sieciami docelowymi
Metody oparte na polityce
- Algorytmy gradientu polityki
- Algorytm REINFORCE i jego implementacja
- Metody krytyki aktorów
Praca z OpenAI Gym
- Konfigurowanie środowisk w OpenAI Gym
- Symulowanie agentów w dynamicznych środowiskach
- Ocena wydajności agentów
Zaawansowane techniki Reinforcement Learning
- Uczenie ze wzmocnieniem wielu agentów
- Głęboki deterministyczny gradient polityki (DDPG)
- Proksymalna optymalizacja polityki (PPO)
Wdrażanie modeli Reinforcement Learning
- Rzeczywiste zastosowania uczenia ze wzmocnieniem
- Integracja modeli RL w środowiskach produkcyjnych
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Doświadczenie w programowaniu Python
- Podstawowe zrozumienie koncepcji głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego
- Znajomość algorytmów i pojęć matematycznych stosowanych w uczeniu ze wzmocnieniem
Uczestnicy
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Praktycy uczenia maszynowego
- Badacze sztucznej inteligencji
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Reinforcement Learning with Google Colab - Plan Szkolenia - Booking
Reinforcement Learning with Google Colab - Plan Szkolenia - Enquiry
Reinforcement Learning with Google Colab - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Opinie uczestników (5)
bardzo przyjazny i pomocny
Aktar Hossain - Unit4
Szkolenie - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Ilość informacji, ćwicenia
Lukasz Kowalski - Sii Sp. z o.o.
Szkolenie - AWS IoT Core
Procedura ręcznej konfiguracji serwerless. Oprócz tego, nie wiedziałem, że istnieje konsola sieciowa SLS, co jest miło.
Rafal Kucharski - The Software House sp. z o.o.
Szkolenie - Serverless Framework for Developers
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Aplikacje IoT
Palaniswamy Suresh Kumar - Makers' Academy
Szkolenie - Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
później ten balans między teorią a praktyką był już znacznie lepszy. Ale początki były straszne. sposób wypowiadania się (język) bardzo spoko, zrozumiale, po ludzku
Lukasz Derkowski - NetworkedAssets Sp. z o.o.
Szkolenie - AWS CloudFormation
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Advanced Amazon Web Services (AWS) CloudFormation
7 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów chmury i programistów, którzy chcą używać CloudFormation do zarządzania zasobami infrastruktury w ekosystemie AWS.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Wdrażać szablony CloudFormation w celu automatyzacji zarządzania infrastrukturą.
- Zintegrować istniejące zasoby AWS z CloudFormation.
- Używać StackSets do zarządzania stosami na wielu kontach i w wielu regionach.
Amazon DynamoDB for Developers
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą zintegrować bazę danych DynamoDB NoSQL z aplikacją internetową hostowaną w AWS.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć integrację danych z DynamoDB.
- Zintegrować DynamoDB z aplikacjami internetowymi i mobilnymi.
- Przenosić dane w AWS za pomocą usług AWS.
- Wdrażać operacje za pomocą AWS DAX.
Tworzenie rozwiązań IoT z wykorzystaniem Amazon Web Services
28 godzinSzkolenie "Tworzenie rozwiązań IoT z wykorzystaniem Amazon Web Services" skupia się na prezentacji usług AWS w kontekście tworzenia rozwiązań IoT. Uczestnicy zdobędą umiejętności korzystania z konsoli zarządzania, narzędzia AWS CLI, oraz poznają architekturę AWS. Kurs obejmuje omówienie usługi AWS IoT Core, definiowanie urządzeń, generowanie certyfikatów, i nawiązywanie bezpiecznej komunikacji. Dodatkowo uczestnicy dowiedzą się, jak zintegrować IoT Core z różnymi usługami AWS, w tym SNS, SQS, DynamoDB, S3, API Gateway, AWS Lambda, a także jak integrować IoT z usługami sztucznej inteligencji, takimi jak Rekognition i Textract.
AWS IoT Core
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą wdrażać urządzenia IoT i zarządzać nimi w AWS.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli zbudować platformę IoT, która obejmuje wdrażanie i zarządzanie backendem, bramą i urządzeniami na AWS.
Amazon Web Services (AWS) IoT Greengrass
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą zainstalować, skonfigurować i zarządzać możliwościami AWS IoT Greengrass w celu tworzenia aplikacji dla różnych urządzeń.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli używać AWS IoT Greengrass do tworzenia, wdrażania, zarządzania, zabezpieczania i monitorowania aplikacji na inteligentnych urządzeniach.
Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
21 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at developers who wish to learn how to build microservices on Microsoft Azure Service Fabric (ASF).
By the end of this training, participants will be able to:
- Use ASF as a platform for building and managing microservices.
- Understand key microservices programming concepts and models.
- Create a cluster in Azure.
- Deploy microservices on premises or in the cloud.
- Debug and troubleshoot a live microservice application.
Certified Cloud Security Professional (CCSP) - training
35 godzin___ is ___.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level / intermediate-level / advanced-level ___ who wish to use ___ to ___.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure ___.
- ___.
- ___.
- ___.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
AWS CloudFormation
7 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą używać AWS CloudFormation do automatyzacji procesu zarządzania infrastrukturą chmury AWS.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Włącz usługi AWS, aby rozpocząć zarządzanie infrastrukturą.
- Zrozumieć i stosować zasadę „infrastruktury jako kodu”.
- Poprawa jakości i obniżenie kosztów wdrażania infrastruktury.
- Pisanie AWS CloudFormation szablonów przy użyciu YAML.
Fn Project
7 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i deweloperów, którzy chcą korzystać z Fn w tworzeniu bezserwerowych aplikacji i usług.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować Fn do tworzenia katalogów i funkcji.
- Tworzyć aplikacje przy użyciu różnych języków programowania.
- Monitorować funkcje w celu rozwiązywania problemów na etapie rozwoju i wdrażania.
Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
4 godzinPodsumowanie:
- Podstawy architektury i funkcji IoT
- "Rzeczy", "Czujniki", Internet i mapowanie między funkcjami biznesowymi IoT
- Niezbędne komponenty oprogramowania IoT - sprzęt, oprogramowanie układowe, oprogramowanie pośredniczące, chmura i aplikacja mobilna
- Funkcje IoT - menedżer floty, wizualizacja danych, FM i DV oparte na SaaS, alerty/alarmy, wdrażanie czujników, wdrażanie "rzeczy", geofencing
- Podstawy komunikacji urządzeń IoT z chmurą za pomocą MQTT.
- Podłączanie urządzeń IoT do AWS za pomocą MQTT (AWS IoT Core).
- Łączenie rdzenia AWS IoT z funkcją AWS Lambda do obliczeń i przechowywania danych.
- Połączenie Raspberry PI z rdzeniem AWS IoT i prosta komunikacja danych.
- Alerty i zdarzenia
- Kalibracja czujników
Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「8 Hours Remote」
8 godzinStreszczenie:
- Podstawy architektury i funkcji IoT
- "Rzeczy", "Czujniki", Internet i mapowanie między funkcjami biznesowymi IoT
- Niezbędne komponenty oprogramowania IoT - sprzęt, oprogramowanie układowe, oprogramowanie pośredniczące, chmura i aplikacja mobilna
- Funkcje IoT - menedżer floty, wizualizacja danych, FM i DV oparte na SaaS, alerty/alarmy, wdrażanie czujników, wdrażanie "rzeczy", geofencing
- Podstawy komunikacji urządzeń IoT z chmurą za pomocą MQTT.
- Podłączanie urządzeń IoT do AWS za pomocą MQTT (AWS IoT Core).
- Łączenie rdzenia AWS IoT z funkcją AWS Lambda do obliczeń i przechowywania danych przy użyciu DynamoDB.
- Łączenie Raspberry PI z rdzeniem AWS IoT i prosta komunikacja danych.
- Praktyczne wykorzystanie Raspberry PI i AWS IoT Core do zbudowania inteligentnego urządzenia.
- Wizualizacja danych z czujników i komunikacja z interfejsem sieciowym.
OpenFaas for Developers
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać OpenFaas do tworzenia, kompilowania, testowania, debugowania i wdrażania funkcji sterowanych zdarzeniami bez konieczności martwienia się o zarządzanie podstawową infrastrukturą serwera.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zainstalować i skonfigurować OpenFaas.
- Spakować dowolny kod binarny lub kod jako funkcję bezserwerową bez powtarzalnego kodowania.
- Oddzielić się od AWS Lambda, aby uniknąć blokady.
- Wdrażać funkcje sterowane zdarzeniami na serwerze lokalnym lub w chmurze.
Parallel Programming with OpenMP
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów oprogramowania, którzy chcą tworzyć aplikacje równoległe przy użyciu OpenMP.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć i używać programowania równoległego z Fortranem w OpenMP.
- Obliczać fraktale równolegle w celu renderowania wielu pikseli i znaków.
- Zaimplementować programowanie wektorowe z rozszerzeniami SIMD dla systemów HPC.
- Dodawać bloki równoległe w celu określenia równoległości pamięci współdzielonej.
Serverless Framework for Developers
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać Serverless Framework na AWS i innych platformach chmurowych do tworzenia i wdrażania aplikacji mikrousług.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować Serverless Framework do pracy z usługami obliczeniowymi, takimi jak AWS Lambda.
- Zmniejszyć złożoność i koszty wdrażania mikrousług na różnych platformach chmurowych.
- Emitować i przechwytywać zdarzenia oraz automatycznie wykonywać funkcje.
Serverless on Kubernetes Fundamentals
21 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i inżynierów DevOps, którzy chcą wykorzystać bezserwerowe podejście do tworzenia aplikacji korporacyjnych w Kubernetes.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Ustawianie i konfigurowanie systemu Kubernetes w celu rozpoczęcia programowania w architekturze bezserwerowej.
- Zrozumienie koncepcji i zasad leżących u podstaw środowisk bezserwerowych.
- Obsługa łańcuchów narzędzi niezbędnych do rozwoju bezserwerowego i integracja ich z komponentami Kubernetes.
- Praktykować swoje umiejętności w Python języku programowania i stosować je do wdrażania systemów bezserwerowych.
- Zabezpieczanie aplikacji korporacyjnych, które są wdrażane za pośrednictwem frameworka bezserwerowego na Kubernetes.
- Wykorzystanie nowoczesnych metod przetwarzania w chmurze w optymalizacji procesów przetwarzania zadań DevOps.