Bruges

NH Hotel Bruges, Boeveriestraat 2, Bruges, Belgique, 8000

Bruges devient une plaque tournante portuaire, commerciale et financière centrale dans l'Europe du Moyen Âge, reliant les pays de la mer du Nord et de la Baltique à la Méditerranée. Les riches marchands brugeois traitaient avec ceux de toute l'Europe. La première bourse de valeur de l'histoire est née à Bruges au xiiie siècle. Au xve siècle elle est la première place financière d'Europe. Cet essor économique entraine également une floraison culturelle et artistique qui a laissé un patrimoine abondant. Elle a été le centre le plus important pour les peintres primitifs flamands, qui ont révolutionné la peinture occidentale. Elle est membre de l'Organisation des villes du patrimoine mondial depuis l'an 2000. La ville a même la particularité de figurer trois fois sur la liste du Patrimoine mondial de l'UNESCO. Pour son centre historique, pour son béguinage faisant partie des Béguinages flamands et pour son beffroi repris parmi les Beffrois de Belgique et de France. En outre, elle est aussi reprise comme Patrimoine culturel immatériel de l'humanité de l'UNESCO pour sa procession du Saint-Sang.

L'aéroport le plus proche du centre de formation

  • AÉROPORT INTERNATIONAL OSTENDE-BRUGES

La gare la plus proche du centre de formation

  • Station Brugge

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Cafés restaurants bars à proximité

  • Restaurant De Leffe
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Modèles de Langue à Grande Échelle (LLMs) et Apprentissage par Renforcement (RL)

 21 Heures

Cette formation en direct avec instructeur en Bruges (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists de niveau intermédiaire qui souhaitent acquérir une compréhension globale et des compétences pratiques dans les domaines Large Language Models (LLMs) et Reinforcement Learning (RL).

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

  • Comprendre les composants et la fonctionnalité des modèles de transformateurs.
  • Optimiser et affiner les LLM pour des tâches et des applications spécifiques.
  • Comprendre 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.
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Fine-Tuning avec Reinforcement Learning à partir des Feedback Humain (RLHF)

14 Heures

Cette formation en direct, animée par un formateur dans Bruges (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs de haut niveau en apprentissage automatique et aux chercheurs en IA qui souhaitent appliquer la RLHF pour affiner les grands modèles d'IA afin d'améliorer leurs performances, leur sécurité et leur alignement.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

  • Comprendre les fondements théoriques de la RLHF et pourquoi elle est essentielle dans le développement moderne de l'IA.
  • Mettre en œuvre des modèles de récompense basés sur les retours humains pour guider les processus d'apprentissage par renforcement.
  • Affiner les grands modèles de langage en utilisant des techniques de RLHF pour aligner leurs sorties avec les préférences humaines.
  • Appliquer les meilleures pratiques pour échelonner les workflows de la RLHF pour les systèmes d'IA de production.
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Apprentissage par renforcement avec Google Colab

 28 Heures

Ce entraînement en direct et encadré par un instructeur (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant approfondir leurs connaissances en apprentissage renforcé et ses applications pratiques dans le développement d'IA à l'aide de Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

  • Comprendre les concepts fondamentaux des algorithmes d'apprentissage renforcé.
  • Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage renforcé à l'aide de TensorFlow et de la plateforme Gym OpenAI.
  • Développer des agents intelligents capables d'apprendre par essais et erreurs.
  • Optimiser les performances des agents en utilisant des techniques avancées comme l'apprentissage Q (Q-learning) et les réseaux neuronaux profonds pour l'apprentissage Q (DQNs).
  • Former les agents dans des environnements simulés à l'aide de la plateforme Gym OpenAI.
  • Déployer des modèles d'apprentissage renforcé pour des applications en situation réelle.
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Apprentissage par Renforcement Profond avec Python

 21 Heures

L'apprentissage par renforcement profond (DRL) combine les principes de l'apprentissage par renforcement avec des architectures d'apprentissage profond pour permettre aux agents de prendre des décisions à travers leur interaction avec leurs environnements. Il sous-tend de nombreuses avancées modernes en IA, comme les véhicules autonomes, le contrôle robotique, le trading algorithmique et les systèmes de recommandation adaptatifs. Le DRL permet à un agent artificiel d'apprendre des stratégies, d'optimiser des politiques et de prendre des décisions autonomes basées sur l'essai-erreur en utilisant un apprentissage basé sur la récompense.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre et appliquer les techniques d'apprentissage par renforcement profond pour construire des agents intelligents capables de prendre des décisions autonomes dans des environnements complexes.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

  • Comprendre les fondements théoriques et les principes mathématiques de l'apprentissage par renforcement.
  • Mettre en œuvre des algorithmes clés d'RL, notamment Q-Learning, Policy Gradients et les méthodes Actor-Critic.
  • Construire et entraîner des agents d'apprentissage par renforcement profond à l'aide de TensorFlow ou PyTorch.
  • Appliquer le DRL à des applications réelles telles que les jeux, la robotique et l'optimisation des décisions.
  • Dépanner, visualiser et optimiser les performances d'entraînement en utilisant des outils modernes.

Format du cours

  • Conférence interactive et discussion guidée.
  • Exercices pratiques et mises en œuvre concrètes.
  • Démonstrations de codage en direct et applications basées sur des projets.

Options d'adaptation du cours

  • Pour demander une version adaptée de ce cours (par exemple, en utilisant PyTorch au lieu de TensorFlow), veuillez nous contacter pour organiser.
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Fondements de l'Apprentissage par Renforcement

 21 Heures

Cette formation en direct avec instructeur en Bruges (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists qui souhaitent aller au-delà des approches traditionnelles d'apprentissage automatique pour apprendre à un programme informatique à comprendre des choses (résoudre des problèmes) sans utiliser de données étiquetées et d'ensembles de données volumineuses.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

  • Installer et appliquer les bibliothèques et le langage de programmation nécessaires pour mettre en œuvre Reinforcement Learning.
  • Créer un agent logiciel capable d'apprendre par le feedback plutôt que par l'apprentissage supervisé.
  • Programmer un agent pour résoudre des problèmes où la prise de décision est séquentielle et finie.
  • Appliquer les connaissances pour concevoir un logiciel capable d'apprendre d'une manière similaire à celle des humains.
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Cours à venir

Modèles de Langue à Grande Échelle (LLMs) et Apprentissage par Renforcement (RL)

2026-01-27 09:30
21 Heures
Bruges
3750 EUR (En ligne)
4950 EUR (Salle de Classe)

Modèles de Langue à Grande Échelle (LLMs) et Apprentissage par Renforcement (RL)

2026-02-10 09:30
21 Heures
Bruges
3750 EUR (En ligne)
4950 EUR (Salle de Classe)

Fondements de l'Apprentissage par Renforcement

2026-02-24 09:30
21 Heures
Bruges
3750 EUR (En ligne)
4950 EUR (Salle de Classe)

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