Formation Apprentissage par renforcement en Louvain
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 Louvain ou dans les centres de formation d'entreprise de NobleProg en Louvain.
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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, animée par un instructeur, en Louvain (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 Louvain (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 Louvain (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 Louvain 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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