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.

Czas trwania

24h · 3 dni

Zapytaj o program → Zobacz wszystkie

Dla kogo

Idealny dla zespołów, które…

1 Programistów oraz analityków danych chcących rozszerzyć swoje kompetencje o praktyczne zastosowanie reinforcement learning

2 Osób pracujących nad rozwojem sztucznej inteligencji, algorytmów decyzyjnych oraz automatyzacji procesów

3 Specjalistów z dziedziny Data Science, Machine Learning lub automatyki, którzy chcą poznać narzędzia AI nowej generacji

4 Entuzjastów technologii zainteresowanych nowoczesnymi rozwiązaniami uczenia maszynowego

Efekty po programie

Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.

✓

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 · 6 modułów

Co konkretnie robimy

Dzień 1: Wprowadzenie i Podstawy Reinforcement Learning

M01

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

M02

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

M03

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

M04

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

M05

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

M06

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

Każdy moduł modyfikujemy pod Twój stack i kontekst. Powyższe to punkt wyjścia — nie sztywna agenda.

Jak pracujemy

Od briefu do retro w 30 dniach.

Brief i diagnoza

Rozmowa z liderem zespołu + krótka ankieta dla uczestników. Określamy cele, gap, kontekst.

Modyfikacja programu

Dostosowujemy moduły, case studies i przykłady kodu pod Twój stack. Akceptacja w 5 dni.

Warsztat

Sesje z trenerem, hands-on, code review. Mentor dostępny też pomiędzy sesjami.

Retro + raport

Raport z efektami dla zespołu i lidera. 30 dni konsultacji w cenie.

Zapytanie

Wyślij brief. Odezwiemy się w 1 dzień.

Po krótkim briefie przygotujemy program i wycenę. Bez zobowiązań — to tylko punkt wyjścia do rozmowy.

✓Wycena w 48h od briefu

✓Pierwsza sesja w 30 dni

✓Pilotaż przed pełną decyzją

✓Faktura VAT, możliwość płatności w transzach

Imię i nazwisko

Firma

E-mail

Telefon

Wielkość zespołu

Czego potrzebuje zespół?

Co robimy z Twoimi danymi

Dane służbowe (imię, e-mail firmowy, telefon, firma, stanowisko) przetwarzamy w celu obsługi zapytania o szkolenie dla firmy i przygotowania oferty. Administratorem danych jest infoShare Academy Sp. z o.o., Al. Grunwaldzka 472B, 80-309 Gdańsk. Podanie danych jest dobrowolne, ale niezbędne do udzielenia odpowiedzi. Masz prawo dostępu do danych, ich sprostowania, usunięcia, ograniczenia przetwarzania i wniesienia sprzeciwu. Pełną informację znajdziesz w Klauzuli informacyjnej.

Zgody marketingowe (dobrowolne) Wyrażam zgodę na kontakt marketingowy w sprawie oferty szkoleń B2B (e-mail, telefon służbowy) od infoShare Academy Sp. z o.o..

Administratorem danych osobowych jest infoShare Academy sp. z o.o. Zasady przetwarzania danych osobowych znajdują się w dokumentach Polityka Prywatności oraz Klauzula Informacyjna.

Inne programy dla zespołów

Zobacz wszystkie →