Szkolenie Reinforcement Learning – Nauka przez doświadczenie
Poziom
ŚredniozaawansowanyCzas
24h / 3 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie Reinforcement Learning – Nauka przez doświadczenie
Reinforcement Learning (RL) to nowoczesna dziedzina sztucznej inteligencji, skupiająca się na uczeniu maszynowym przez interakcję ze środowiskiem i zdobywanie doświadczenia. Nasze intensywne, praktyczne szkolenie pozwoli Ci poznać podstawy i kluczowe algorytmy RL oraz samodzielnie zaimplementować działające modele. Idealne dla programistów, analityków danych i pasjonatów AI, którzy chcą zrozumieć, jak maszyny uczą się podejmować decyzje na podstawie własnych doświadczeń. Daj się wprowadzić w świat uczenia przez wzmacnianie i zdobądź kompetencje, które są coraz bardziej pożądane na rynku pracy.
Dla kogo jest to szkolenie?
Programistów oraz analityków danych chcących rozszerzyć swoje kompetencje o praktyczne zastosowanie reinforcement learning-
Osób pracujących nad rozwojem sztucznej inteligencji, algorytmów decyzyjnych oraz automatyzacji procesów
-
Specjalistów z dziedziny Data Science, Machine Learning lub automatyki, którzy chcą poznać narzędzia AI nowej generacji
-
Entuzjastów technologii zainteresowanych nowoczesnymi rozwiązaniami uczenia maszynowego
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
- Poznasz od podstaw zasady działania reinforcement learning oraz jego zastosowania w praktyce
- Nauczysz się projektować środowiska RL i implementować algorytmy uczenia przez wzmacnianie w języku Python
- Zdobędziesz umiejętność analizy i optymalizacji procesów uczenia agentów w różnych scenariuszach
- Zyskasz kompetencje w budowie nowoczesnych systemów AI wykorzystujących learning przez doświadczenie – od prostych przykładów po zaawansowane projekty
- Poznasz realne zastosowania RL, otwierając sobie drogę do nowych projektów w dziedzinie AI, automatyki i analizy danych
Program szkolenia
Dzień 1: Wprowadzenie i Podstawy Reinforcement Learning
Moduł 1: Wstęp do Reinforcement Learning
- Co to jest Reinforcement Learning i jak różni się od innych technik uczenia maszynowego
- Podstawowe pojęcia: agent, środowisko, akcje, nagrody, polityka, funkcja wartości
- Omówienie typów zadań RL w porównaniu do tradycyjnego uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego
- Dodatkowo: przykłady intuicyjne (gry planszowe, sterowanie robotem, system rekomendacyjny), które pomagają zrozumieć działanie RL w praktyce
Moduł 2: Modele matematyczne RL
- Procesy decyzyjne Markowa (MDP)
- Równania Bellmana i ich znaczenie
- Przegląd podstawowych algorytmów: Dynamic Programming
- Praktyka z symulatorami RL (m.in. OpenAI Gym, TensorFlow Agents): eksplorowanie różnych środowisk i analizy przypadków użycia gier oraz automatyki
- Rozszerzone warsztaty: uczestnicy samodzielnie tworzą własne środowisko (np. sterowanie linią produkcyjną, system rekomendacji filmów, sterowanie ruchem na stronie internetowej) i definiują reguły nagradzania agenta
Dzień 2: Algorytmy klasyczne i praktyczne zastosowania
Moduł 3: Uczenie wartości (Value-Based Learning)
- Q-Learning, SARSA oraz zasady działania Monte Carlo – teoria i implementacja
- Eksploracja vs. eksploatacja – strategie wyboru akcji (epsilon-greedy, softmax, UCB)
- Warsztat praktyczny: uczestnicy budują RL-agenta do optymalizacji przepływu w magazynie, symulując różne scenariusze logistyczne i analizując wpływ strategii eksploracji na wynik
Moduł 4: Uczenie polityk i metody aktor-krytyk
- Podejścia bezpośrednie do optymalizacji polityk
- Wprowadzenie do metod aktor-krytyk i ich implementacja
- Ćwiczenie praktyczne: alokacja budżetu reklamowego z użyciem RL – uczestnicy trenują agenta, który samodzielnie uczy się optymalizować wydatki w kampanii marketingowej
Dzień 3: Zaawansowane metody i praktyczne warsztaty
Moduł 5: Nowoczesne techniki RL
- Deep Reinforcement Learning – połączenie RL z sieciami neuronowymi
- Przegląd popularnych frameworków i bibliotek (np. OpenAI Gym, Stable Baselines)
- Dyskusja o wyzwaniach skalowania algorytmów RL do wysokowymiarowych problemów
- Praktyczne przykłady zastosowania: gra Atari, sterowanie pojazdem autonomicznym, optymalizacja procesów finansowych lub analiza zachowań użytkowników w aplikacjach
Moduł 6: Warsztaty praktyczne
- Implementacja prostego agenta RL od podstaw w Pythonie – budowanie, trenowanie i testowanie
- Analiza wyników i dobór hiperparametrów (learning rate, discount factor, epsilon decay)
- Uczestnicy porównują różne algorytmy (Q-Learning vs. Deep Q-Network) na tym samym środowisku i analizują, które podejście daje lepsze wyniki
- Dyskusja na temat wyzwań i najlepszych praktyk w projektach RL
