Que ce soit en ligne ou sur site, les cours de formation en apprentissage par renforcement animés par un instructeur et dispensés en direct démontrent, à travers des exercices pratiques interactifs, 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 (également appelée « formation en direct à distance ») est dispensée via un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être réalisée localement dans vos locaux en Montpellier ou dans les centres de formation d'entreprise de NobleProg en Montpellier.
NobleProg – Votre fournisseur de formation local
Montpellier, Garosud
NobleProg Montpellier, 48, rue Claude Balbastre, Montpellier, france, 34070
– Accès Tram arrêt Victoire 2 Ligne 2 direction Saint Jean de Védas.
-Accès tram puis Bus prendre tram ligne 2 arrêt Sabine direction Saint Jean de Védas puis le bus « La Ronde » arrêt Patrice Lumumba.
-Accès en voiture depuis l’A9 sortie 31 « Saint Jean de Védas » Montpellier Ouest, croix d’argent MOSSON.
-Accès en train depuis la gare Saint Roch ligne Tram 2 direction Saint Jean de Védas arrêt victoire 2.
– Accès en avion depuis l’aéroport de Montpellier à 10 minutes en voitures sortie 31 de l’A9 direction Barcelone ou en bus depuis l’aéroport ligne 120 jusqu’à place de l’Europe puis Tram ligne 2 direction Saint jean de Védas arrêt Victoire 2
Cette formation en direct avec instructeur en Montpellier (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 Montpellier (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.
L'apprentissage par renforcement profond (DRL) combine les principes de l'apprentissage par renforcement avec des architectures d'apprentissage profond pour permettre aux agents de prendre des décisions à travers leur interaction avec leurs environnements. Il sous-tend de nombreuses avancées modernes en IA, comme 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 basées sur l'essai-erreur en utilisant un apprentissage basé sur la récompense.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre et appliquer les techniques d'apprentissage par renforcement profond pour construire des agents intelligents capables de prendre des décisions autonomes dans des environnements complexes.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les fondements théoriques et les principes mathématiques de l'apprentissage par renforcement.
Mettre en œuvre des algorithmes clés d'RL, notamment Q-Learning, Policy Gradients et les méthodes Actor-Critic.
Construire et entraîner des agents d'apprentissage par renforcement profond à l'aide de TensorFlow ou PyTorch.
Appliquer le DRL à des applications réelles telles que les jeux, la robotique et l'optimisation des décisions.
Dépanner, visualiser et optimiser les performances d'entraînement en utilisant des outils modernes.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
Conférence interactive et discussion guidée.
Exercices pratiques et mises en œuvre concrètes.
Démonstrations de codage en direct et applications basées sur des projets.
Options d'adaptation du cours
Pour demander une version adaptée de ce cours (par exemple, en utilisant PyTorch au lieu de TensorFlow), veuillez nous contacter pour organiser.
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![Lieu de formation NobleProg, [Ville] Montpellier, Garosud](/public/venue/montpellier-montpellier-garosud.jpg)