Courtrai

VORK, Doorniksestraat 60, Courtrai, Belgique, 8500 Kortrijk

Vous pouvez louer 3 salles de réunion et une terrasse intérieure à VORK. Du café, du thé et de l'eau sont toujours disponibles. Tout est là pour préparer soi-même les salles de réunion. Souhaitez-vous un déjeuner sandwich ? Où souhaitez-vous combiner votre réunion avec un déjeuner au restaurant ? Chez VORK, tout est possible ! Tout est disponible pour préparer vous-même les salles de réunion. Possibilité de déjeuner (ex : soupe, sandwiches, etc.) ou de dîner au restaurant après accord avec le gérant du restaurant. Facilités supplémentaires : clickshare disponible, option de vidéoconférence. VORK est situé au centre de la ville et est donc facilement accessible à pied, à vélo ou en transports en commun. Si vous venez en voiture, vous pouvez vous garer en sous-sol ou en surface aux endroits suivants : Souterrains : parking Schouwburg, parking Veemarkt, K à Courtrai, parking Budabrug, parking Houtmarkt En surface : Gare (Conservatoriumplein), Broeltorens (Ijzerkaai), Port (Botenkopersstraat), Courtrai Weide (Nelson Mandelaplein). La première heure est toujours gratuite ! Si vous stationnez plus d'une heure, vous devrez payer (à partir de 1 €). Vous pouvez également garer votre voiture gratuitement au Parking Expo (P+R) et prendre un bus gratuit depuis De Lijn jusqu'au centre. Échangez votre billet auprès du chauffeur de bus: parking gratuit + billet aller-retour au centre-ville. Plus d'informations sur www.parko.be

Découvrez nos formations

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

 21 Heures

Cette formation en direct avec instructeur en Courtrai (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 Courtrai (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

Cette formation en <loc&gt ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux data scientists qui souhaitent apprendre les fondamentaux du Deep Reinforcement Learning en créant un agent d'apprentissage profond (Deep Learning Agent).

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

  • Comprendre les concepts clés de l'apprentissage profond Reinforcement Learning et être capable de le distinguer de l'apprentissage automatique.
  • Appliquer des algorithmes Reinforcement Learning avancés pour résoudre des problèmes réels.
  • Construire un agent d'apprentissage profond.
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Fondements de l'Apprentissage par Renforcement

 21 Heures

Cette formation en direct avec instructeur en Courtrai (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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Dernière Mise À Jour:

Cours à venir

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

2025-10-28 09:30
21 Heures
Courtray
3750 EUR (en ligne)
5100 EUR (Salle de Classe)

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

2025-11-11 09:30
21 Heures
Courtray
3750 EUR (en ligne)
5100 EUR (Salle de Classe)

Fondements de l'Apprentissage par Renforcement

2025-11-25 09:30
21 Heures
Courtray
3750 EUR (en ligne)
5100 EUR (Salle de Classe)

Apprentissage par Renforcement Profond avec Python

2025-12-09 09:30
21 Heures
Courtray
3750 EUR (en ligne)
5100 EUR (Salle de Classe)

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