強化学習の基礎のトレーニングコース

ディープ強化学習（DRL）は、強化学習の原理と深層学習のアーキテクチャを組み合わせて、エージェントが環境との相互作用を通じて意思決定を行うことを可能にします。これは、自動運転車両、ロボティクス制御、アルゴリズミック取引、および適応的な推薦システムなどの多くの現代のAI進歩を支えています。DRLは、試行錯誤による報酬ベースの学習を使用して、人工エージェントが戦略を学び、方策を最適化し、自律的に意思決定を行うことを可能にします。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者とデータサイエンティスト向けです。彼らがディープ強化学習技術を学び、複雑な環境で自律的な意思決定を行うスマートエージェントを構築することを目指しています。

本トレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようにします：

• 強化学習の理論的基盤と数学的原理を理解する。
• Q-Learning、Policy Gradients、Actor-Critic方法などの主要なRLアルゴリズムを実装する。
• TensorFlowまたはPyTorchを使用してディープ強化学習エージェントを構築し、学習させる。
• ゲーム、ロボティクス、意思決定の最適化など、DRLを実際の応用に適用する。
• 現代的なツールを使用して、学習性能のトラブルシューティング、可視化、および最適化を行う。

コース形式

• インタラクティブな講義とガイダンス付きディスカッション。
• 実践的な演習と実装。
• ライブコーディングデモンストレーションとプロジェクトベースの応用。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズ版（TensorFlowではなくPyTorchを使用するなど）をご希望の場合は、ご連絡ください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、高度なレベルの機械学習エンジニアと AI 研究者が RLHF を使用して大規模な AI モデルを高性能、安全性、およびアライメントのためにファインチューニングする方法を学びます。

このトレーニングを終了した参加者は次のことを行うことができます：

• RLHF の理論的基礎と、それが現代の AI 開発において重要である理由を理解する。
• ヒューマンフィードバックに基づく報酬モデルを実装し、強化学習プロセスをガイドする。
• RLHF 技術を使用して大規模言語モデルをファインチューニングし、出力を人間の好みに合わせて調整する。
• 生産グレードの AI システム向けに RLHF ワークフローをスケールさせるためのベストプラクティスを適用する。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、大規模言語モデル (LLMs) と強化学習 (RL) の包括的な理解と実践的なスキルを獲得したい中級レベルのデータサイエンティスト向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• トランスフォーマーモデルの構成と機能を理解する。
• 特定のタスクやアプリケーションに LLMs を最適化および微調整する。
• 強化学習の核心的な原理と方法論を理解する。
• 強化学習技術が LLMs の性能をどのように向上させるかを学ぶ。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、強化学習についての理解を深め、Google Colabを使用したAI開発の実践的な応用に興味がある上級レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• 強化学習アルゴリズムの核心概念を理解します。
• TensorFlowとOpenAI Gymを使用して強化学習モデルを実装します。
• 試行錯誤を通じて学習する知能エージェントを開発します。
• Q学習や深層Qネットワーク（DQNs）などの高度な技術を使用してエージェントのパフォーマンスを最適化します。
• OpenAI Gymを使用して模擬環境でエージェントを訓練します。
• 強化学習モデルを実世界のアプリケーションに展開します。