Que ce soit en ligne ou en présentiel, les formations en renforcement dirigées par un formateur démontrent, à travers une pratique interactive et pratique, comment créer et déployer un système de renforcement.
La formation en renforcement est disponible sous forme de "formation en direct en ligne" ou de "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (également appelée "formation à distance") est assurée via un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être organisée localement sur les sites du client en Namur ou dans les centres de formation d'entreprise de NobleProg en Namur.
NobleProg -- Votre prestataire de formation local
Namur, Hotel de Ville
NobleProg Namur, Rue de Fer, 48 , Namur, belgium, 5000
Namur est une ville francophone du Belgique, capitale de la Wallonie depuis 1986, et chef-lieu de la province de Namur. Occupé dès le Néolithique, le confluent de la Sambre et de la Meuse a vu naître la cité romaine au début de notre ère. Ancien fief des Comtes de Namur, rattaché à la maison du Luxembourg puis à l'empire habsbourgeois, la citadelle de Namur fut l'enjeu de nombreux sièges au cours des époques. Malgré les dégâts subis par les conflits, la ville conserve un riche patrimoine mobilier et immobilier. Aujourd'hui capitale régionale, la ville est le siège du Parlement de Wallonie, du Gouvernement wallon et du Service public de Wallonie, mais également la ville hôte du Festival international du film francophone, du festival d'arts forains Namur en Mai, du Festival Verdur Rock.
Cette formation en direct, animée par un instructeur, en Namur (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 Namur (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 Namur (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.
L'apprentissage par renforcement profond (Deep Reinforcement Learning, DRL) associe les principes de l'apprentissage par renforcement aux architectures d'apprentissage profond pour permettre aux agents de prendre des décisions grâce à leur interaction avec leur environnement. Il est à la base de nombreuses avancées modernes en intelligence artificielle, telles que 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 sur la base d'apprentissages par essai-erreur et de récompenses.
Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et aux data scientists de niveau intermédiaire souhaitant apprendre et mettre en œuvre des techniques d'apprentissage par renforcement profond pour construire des agents intelligents capables de prendre des décisions autonomes dans des environnements complexes.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les fondements théoriques et les principes mathématiques de l'apprentissage par renforcement.
Implémenter les principaux algorithmes d'apprentissage par renforcement, tels que l'apprentissage Q, les gradients de politique et les méthodes Actor-Critic.
Construire et entraîner des agents d'apprentissage par renforcement profond en utilisant TensorFlow ou PyTorch.
Appliquer le DRL à des applications réelles telles que les jeux, la robotique et l'optimisation des décisions.
Diagnostiquer, visualiser et optimiser les performances d'entraînement à l'aide d'outils modernes.
Format du cours
Conférence interactive et discussions guidées.
Exercices pratiques et mises en œuvre concrètes.
Démonstrations de codage en direct et applications basées sur des projets.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une version personnalisée de ce cours (par exemple, en utilisant PyTorch au lieu de TensorFlow), veuillez nous contacter afin de l'organiser.
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![Lieu de formation NobleProg, [Ville] Namur, Hotel de Ville](/public/venue/namur-namur-hotel-de-ville.jpg)