AI & Data

Szkolenie 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 · 3h
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 · 3 modułów

Co konkretnie robimy

M01
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
M02
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
M03
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.

01

Brief i diagnoza

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

02

Modyfikacja programu

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

03

Warsztat

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

04

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

Ochrona antyspamowa (Cloudflare Turnstile) zostanie aktywowana po wpięciu klucza.