Formation Apprentissage par renforcement en Anvers
Les cours de formation en direct, animés par un formateur et dispensés en ligne ou sur site, démontrent, grâce à des pratiques interactives et concrètes, comment créer et déployer un système d'apprentissage par renforcement.
La formation en apprentissage par renforcement est disponible sous forme de « formation en direct en ligne » ou de « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (aussi appelée « formation en direct à distance ») est réalisée via un bureau distant interactif. La formation en direct sur site peut être dispensée localement sur les lieux du client en Anvers ou dans les centres de formation d'entreprise de NobleProg en Anvers.
NobleProg -- Votre fournisseur de formation local
Anvers
Hotel NH Collection Antwerp Centre, Pelikaanstraat 84, Anvers, Belgique, 2018
L'hôtel dispose d'une capacité de conférence pouvant accueillir jusqu'à 110 participants, avec 6 espaces dédiés et flexibles disponibles. Une gamme de salles de réunion plus petites et une salle de conférence plus grande sont disponibles pour les grandes et petites réunions. Les installations comprennent un équipement audiovisuel moderne, avec des rafraîchissements disponibles sur commande et un organisateur d'événements sur place pour vous aider. Fait inhabituel pour un hôtel du centre-ville, l'hôtel propose un parking dans son propre garage.
Cette formation en direct, animée par un instructeur, en Anvers (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux data scientists de niveau intermédiaire souhaitant acquérir une compréhension approfondie et des compétences pratiques tant en matière de Grands Modèles de Langage (LLM) que d'Apprentissage par Renforcement (RL).
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les composants et le fonctionnement des modèles de type Transformer.
Optimiser et affiner (fine-tune) les LLM pour des tâches et des applications spécifiques.
Maîtriser les principes fondamentaux et les méthodologies de l'apprentissage par renforcement.
Apprendre comment les techniques d'apprentissage par renforcement peuvent améliorer les performances des LLM.
Cette formation en direct animée par un instructeur à Anvers (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en apprentissage automatique de niveau avancé et aux chercheurs en IA qui souhaitent appliquer le RLHF pour affiner de grands modèles d'IA afin d'obtenir des performances, une sécurité et un alignement supérieurs.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les fondements théoriques du RLHF et son importance dans le développement de l'IA moderne.
Mettre en œuvre des modèles de récompense basés sur les retours humains pour guider les processus d'apprentissage par renforcement.
Affiner de grands modèles de langage en utilisant les techniques RLHF pour aligner les sorties sur les préférences humaines.
Appliquer les meilleures pratiques pour mettre à l'échelle les flux de travail RLHF pour des systèmes d'IA de niveau production.
Cette formation en direct, encadrée par un formateur à Anvers (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant approfondir leur compréhension de l'apprentissage par renforcement et de ses applications pratiques dans le développement de l'IA à l'aide de Google Colab.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les concepts fondamentaux des algorithmes d'apprentissage par renforcement.
Implémenter des modèles d'apprentissage par renforcement à l'aide de TensorFlow et d'OpenAI Gym.
Développer des agents intelligents qui apprennent par essai et erreur.
Optimiser la performance des agents à l'aide de techniques avancées telles que l'apprentissage par renforcement Q (Q-learning) et les réseaux de Q profonds (DQN).
Entraîner des agents dans des environnements simulés à l'aide d'OpenAI Gym.
Déployer des modèles d'apprentissage par renforcement pour des applications en monde réel.
Cette formation animée par un formateur sur Anvers couvre les fondements théoriques et la mise en œuvre pratique du Deep Reinforcement Learning en utilisant Python. Les participants construiront et entraîneront des agents DRL avec TensorFlow ou PyTorch, en appliquant des algorithmes clés comme DQN et PPO pour résoudre des problèmes réels complexes.
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