Les cours de formation en direct animés par un instructeur, en ligne ou sur site, sur l'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), illustrent, grâce à des pratiques interactives et concrètes, la manière de créer et de 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 dispensée via un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être réalisée localement sur les installations du client dans Lille ou dans les centres de formation entreprise de NobleProg situés dans Lille.
NobleProg -- Votre fournisseur local de services de formation
Lille, Gare Flandres
NobleProg Lille, 21 Avenue le Corbusier, Lille, france, 59800
Face à la Gare Flandres TGV /h4>
Depuis les gares de Lille
Depuis Lille-Flandres : l’adresse se trouve essentiellement juste à côté de la gare — environ 1 à 3 minutes à pied.
Depuis Lille-Europe : marchez en direction de Lille-Flandres par l’avenue Le Corbusier. Comptez environ 5 à 10 minutes à pied.
Vous n’avez donc pas besoin de prendre le bus ou le métro si vous arrivez en train.
Si vous arrivez en bus
Les arrêts de bus les plus proches de l’avenue Le Corbusier sont notamment Lion d’Or et Jacquet. Plusieurs lignes desservent le secteur, notamment les lignes 13, 86, L5 et L91.
Cette formation en direct avec instructeur en Lille (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, animée par un formateur dans Lille (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.
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.
Cette formation animée par un instructeur dans le domaine de Lille couvre les fondements théoriques et la mise en œuvre pratique de l'apprentissage par renforcement profond à l'aide de Python. Les participants conçoivent et entraînent des agents DRL avec TensorFlow ou PyTorch, en appliquant des algorithmes clés tels que DQN et PPO pour résoudre des problèmes complexes du monde réel.
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![Lieu de formation NobleProg, [Ville] Lille, Gare Flandres](/public/venue/lille-lille-gare-flandres.jpg)