Formation Apprentissage par Renforcement Profond avec Python

Ce cours couvre l'IA (emphasizing Machine Learning et Deep Learning) dans Automotive Industrie. Il aide à déterminer quelle technologie peut (potencialement) être utilisée dans plusieurs situations dans une voiture: de la simple automation, de la reconnaissance d'image à la prise de décision autonome.

Ce cours a été créé pour les gestionnaires, les architectes de solutions, les responsables d’innovation, les CTO, les architectes logiciels et toute personne intéressée par un aperçu de l’intelligence artificielle appliquée et des prévisions les plus récentes concernant son développement.

Cette formation en direct avec un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux participants de niveau débutant souhaitant apprendre les concepts essentiels de probabilité, statistiques, programmation et apprentissage automatique, et les appliquer au développement d'IA.

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

• Comprendre les concepts de base en probabilité et statistiques, et les appliquer à des scénarios du monde réel.
• Rédiger et comprendre le code de programmation procédural, fonctionnel et orienté objet.
• Mettre en œuvre des techniques d'apprentissage automatique telles que la classification, l'agrégation et les réseaux neuronaux.
• Développer des solutions IA à l'aide de systèmes d'inférence et d'experts pour la résolution de problèmes.

Le réseau de neurones artificiels est un modèle de données informatiques utilisé dans le développement de systèmes Artificial Intelligence (AI) capables d'effectuer des tâches "intelligentes". Les réseaux de neurones artificiels Neural Networks sont couramment utilisés dans les applications Machine Learning (ML), qui sont elles-mêmes une mise en œuvre de l'IA. Le Deep Learning est un sous-ensemble du ML.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et statisticiens de niveau intermédiaire qui souhaitent préparer des données, construire des modèles et appliquer efficacement les techniques d'apprentissage automatique dans leurs domaines professionnels.

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

• Comprendre et implémenter divers algorithmes Machine Learning.
• Préparer des données et des modèles pour les applications d'apprentissage automatique.
• Réaliser des analyses post hoc et visualiser efficacement les résultats.
• Appliquer les techniques d'apprentissage automatique à des scénarios réels, spécifiques au secteur.

Réseau de Neurones Artificiels est un modèle de données informatique utilisé dans le développement de systèmes d'Intelligence Artificielle (IA) capables d'effectuer des tâches "intelligentes". Les Réseaux de Neurones sont couramment utilisés dans les applications d'Apprentissage Automatique (ML), qui sont elles-mêmes une implémentation de l'IA. L'Apprentissage Profond est un sous-ensemble de l'Apprentissage Automatique.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site) dans France, offre une introduction au domaine de la reconnaissance des formes et de l'apprentissage automatique. Elle aborde les applications pratiques dans les domaines statistiques, informatiques, traitement du signal, vision par ordinateur, fouille de données et bioinformatique.

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

• Appliquer des méthodes statistiques fondamentales à la reconnaissance des formes.
• Utiliser des modèles clés tels que les réseaux neuronaux et les méthodes noyau pour l'analyse de données.
• Mettre en œuvre des techniques avancées pour résoudre des problèmes complexes.

Cette formation en direct, animée par un formateur dans France (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.

Type : Formation théorique avec applications décidées en amont avec les élèves sur Lasagne ou Keras selon le groupe pédagogique

Méthode pédagogique : présentation, échanges et études de cas

L’intelligence artificielle, après avoir bouleversé de nombreux domaines scientifiques, a commencé à révolutionner un grand nombre de secteurs économiques (industrie, médecine, communication, etc.). Néanmoins, sa présentation dans les grands media relève souvent du fantasme, très éloignée de ce que sont réellement les domaines du Machine Learning ou du Deep Learning. L’objet de cette formation est d’apporter à des ingénieurs ayant déjà une maîtrise des outils informatiques (dont une base de programmation logicielle) une introduction au Deep Learning ainsi qu’à ses différents domaines de spécialisation et donc aux principales architectures de réseau existant aujourd’hui. Si les bases mathématiques sont rappelées pendant le cours, un niveau de mathématique de type BAC+2 est recommandé pour plus de confort. Il est dans l’absolu possible de faire l’impasse sur l’axe mathématique pour ne conserver qu’une vision « système », mais cette approche limitera énormément votre compréhension du sujet.

Cette formation en direct avec instructeur en France (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.

La formation est destinée aux personnes qui souhaitent apprendre les bases des réseaux neuronaux et leurs applications.

Cette formation en direct avec instructeur en France (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.

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.

Ce cours est une introduction à l'application des réseaux neuronaux aux problèmes du monde réel en utilisant le logiciel R-project.

Dans ce stage en présentiel encadré à France, les participants apprendront comment tirer parti des innovations dans les processeurs TPU pour maximiser les performances de leurs propres applications d'intelligence artificielle.

À la fin du stage, les participants seront capables de :

• Former différents types de réseaux neuronaux sur des quantités massives de données.
• Utiliser les TPUs pour accélérer le processus d'inférence jusqu'à deux ordres de magnitude.
• Utiliser les TPUs pour traiter des applications intensives telles que la recherche d'images, la vision dans le cloud et les photos.