대한민국 Reinforcement Learning 과정

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Large Language Models (LLMs)과 Reinforcement Learning(RL) 모두에 대한 포괄적인 이해와 실무 기술을 얻고자 하는 중급 수준의 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 변압기 모델의 구성 요소와 기능을 이해합니다.
• 특정 작업 및 애플리케이션에 맞게 LLM을 최적화하고 미세 조정합니다.
• 강화 학습의 핵심 원리와 방법론을 이해합니다.
• 강화 학습 기술이 어떻게 LLM의 성능을 향상시킬 수 있는지 알아보세요.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝은 대한민국(온라인 또는 현장)에서 고급 수준의 머신러닝 엔지니어와 AI 연구자에게 제공되며, RLHF를 사용하여 대형 AI 모델을 최적의 성능, 안전성, 그리고 일치성을 위해 미세 조정하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• RLHF의 이론적 기반을 이해하고, 이를 현대 AI 개발에서 왜 필수적인지 알아봅니다.
• 인간 피드백을 기반으로 보상 모델을 구현하여 강화 학습 과정을 안내합니다.
• RLHF 기술을 사용하여 대형 언어 모델을 미세 조정하여 출력을 인간 선호도에 맞추게 합니다.
• 생산 수준 AI 시스템을 위해 RLHF 워크플로우를 확장하기 위한 최선의 관행을 적용합니다.

이 온라인 또는 오프라인 강사 지도 실습 교육은 강화 학습 및 인공지능(AI) 개발의 실제 적용을 심화하려는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 강화 학습 알고리즘의 핵심 개념을 이해합니다.
• TensorFlow과 OpenAI Gym을 사용하여 강화 학습 모델을 구현합니다.
• 시도와 오류를 통해 학습하는 지능형 에이전트를 개발합니다.
• Q-learning 및 딥 Q-networks(DQNs)와 같은 고급 기술을 사용하여 에이전트의 성능을 최적화합니다.
• OpenAI Gym을 사용하여 시뮬레이션된 환경에서 에이전트를 훈련시킵니다.
• 강화 학습 모델을 실제 적용에 배포합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Deep Learning Agent 생성을 단계별로 진행하면서 Deep Reinforcement Learning의 기본 사항을 배우고자 하는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DeepReinforcement Learning의 핵심 개념을 이해하고 Machine Learning과 구별할 수 있습니다.
• 실제 문제를 해결하기 위해 고급 Reinforcement Learning 알고리즘을 적용합니다.
• 딥러닝 에이전트를 구축하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 레이블이 지정된 데이터와 빅 데이터 세트를 사용하지 않고도 컴퓨터 프로그램이 문제를 해결하도록 가르치기 위해 전통적인 머신 러닝 접근 방식을 넘어서고자 하는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Reinforcement Learning을 구현하는데 필요한 라이브러리 및 프로그래밍 언어를 설치하고 적용하세요.
• 지도 학습이 아닌 피드백을 통해 학습할 수 있는 소프트웨어 에이전트를 만들어 보세요.
• 의사결정이 순차적이고 유한한 문제를 해결하는 에이전트를 프로그래밍합니다.
• 지식을 적용하여 인간이 학습하는 방식과 유사한 방식으로 학습할 수 있는 소프트웨어를 설계합니다.