En ligne ou sur site, les cours de formation en direct sur l'apprentissage par renforcement, animés par un instructeur, démontrent, par le biais de pratiques pratiques interactives, comment créer et déployer un système d'apprentissage par renforcement. La formation par 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 (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Louvain ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Louvain. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Louvain
Park Inn by Radisson Leuven, Martelarenlaan 36, Louvain, Belgique, 3010
Louvain
Louvain (en néerlandais Leuven, en allemand Löwen) est une ville néerlandophone de Belgique située en Région flamande, chef-lieu de la province du Brabant flamand et chef-lieu de l'arrondissement qui porte son nom. Elle est arrosée par la Dyle, affluent du Rupel. C'est une ville universitaire où siège la Katholieke Universiteit Leuven, branche néerlandophone née de la scission de la plus ancienne université de Belgique. Louvain est aussi connue pour abriter le siège de l'entreprise AB InBev, la plus grande brasserie du monde. Louvain est la capitale de la bière en Belgique.
Cette formation en direct avec instructeur en Louvain (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.
Cette formation en direct avec instructeur en Louvain (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent 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.
A 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 en utilisant TensorFlow et OpenAI Gym.
Développer des agents intelligents qui apprennent par essais et erreurs.
Optimiser les performances des agents en utilisant des techniques avancées telles que l'apprentissage Q et les réseaux Q profonds (DQN).
Former des agents dans des environnements simulés à l'aide de OpenAI Gym.
Déployer des modèles d'apprentissage par renforcement pour des applications réelles.
Cette formation en direct, animée par un formateur dans Louvain (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.
Cette formation en <loc> ; (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.
Cette formation en direct avec instructeur en Louvain (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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