Paris, Opera Bourse

NobleProg Paris, 15, Rue Taitbout, Paris, france, 75009

Le centre d’affaires de Paris Opéra propose plus de 2 500m² d’espaces pour entreprendre et se réunir à 2 pas de l’Opéra de Paris et des Grands Magasins. Proche de Opéra de Paris et boulevard Hausmann.

La place de l'Opéra est devenue un lieu incontournable du paysage parisien et des plus touristiques, au point de rencontre des très fréquentées lignes 3, 7 et 8 et à la jonction des grands axes parcourant le nord-ouest de la capitale. Elle est située au milieu d'un quartier d'affaires (sièges de sociétés diverses, banques, assurances) et de commerces (grands magasins, boutiques de luxe).

Accès:

Gares

Saint-Lazare à 10 minutes à pied Gare de l'Est

Gare du Nord à 15 minutes en métro

Aéroport

Aéroport Orly et Roissy CDG à 45 minutes

Découvrez nos formations

Modèles de Langue à Grande Échelle (LLMs) et Apprentissage par Renforcement (RL)

 21 Heures

Cette formation en direct avec instructeur en Paris (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.
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Fine-Tuning avec Reinforcement Learning à partir des Feedback Humain (RLHF)

14 Heures

Cette formation en direct, animée par un formateur dans Paris (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.
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Apprentissage par renforcement avec Google Colab

 28 Heures

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.
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Apprentissage par Renforcement Profond avec Python

 21 Heures

Cette formation en <loc&gt ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux data scientists qui souhaitent apprendre les fondamentaux du Deep Reinforcement Learning en créant un agent d'apprentissage profond (Deep Learning Agent).

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

  • Comprendre les concepts clés de l'apprentissage profond Reinforcement Learning et être capable de le distinguer de l'apprentissage automatique.
  • Appliquer des algorithmes Reinforcement Learning avancés pour résoudre des problèmes réels.
  • Construire un agent d'apprentissage profond.
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Fondements de l'Apprentissage par Renforcement

 21 Heures

Cette formation en direct avec instructeur en Paris (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.
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Dernière Mise À Jour:

Cours à venir

Apprentissage par Renforcement Profond avec Python

2025-10-27 09:30
21 Heures
Paris, Opera Bourse
3750 EUR (en ligne)
4350 EUR (Salle de Classe)

Fine-Tuning avec Reinforcement Learning à partir des Feedback Humain (RLHF)

2025-11-06 09:30
14 Heures
Paris, Opera Bourse
2550 EUR (en ligne)
2950 EUR (Salle de Classe)

Apprentissage par Renforcement Profond avec Python

2025-11-24 09:30
21 Heures
Paris, Opera Bourse
3750 EUR (en ligne)
4350 EUR (Salle de Classe)

Apprentissage par renforcement avec Google Colab

2025-12-08 09:30
28 Heures
Paris, Opera Bourse
4950 EUR (en ligne)
5750 EUR (Salle de Classe)

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