Poitiers

NobleProg Poitiers, 21 rue Gaston Hulin, Poitiers, france, 86000

Poitiers

Poitiers est une commune du Centre-Ouest de la France, chef-lieu (préfecture) du département de la Vienne. Ancienne capitale de la région Poitou-Charentes, elle constitue désormais un pôle d'équilibre au nord de la région Nouvelle-Aquitaine. Avec plus de 27 000 étudiants, Poitiers est une grande ville universitaire depuis la création de son Université en 1431, deuxième pôle de la région après sa capitale Bordeaux. L'agglomération de Poitiers accueille sur son territoire la technopôle du Futuroscope, qui compte de grandes entreprises publiques et privées, ainsi que des laboratoires de recherche de pointe. Ville d'art et d'histoire, celle qu'on nomme encore « La ville aux cent clochers » ou « La ville aux cent églises » est riche d'un important ensemble monumental comprenant notamment le baptistère Saint-Jean (ive siècle), l'hypogée des Dunes (viie siècle), l'église Notre-Dame la Grande (xiie siècle), l'église Saint-Porchaire (xiie siècle) ou encore la cathédrale Saint-Pierre (fin du xiie siècle — début du xiiie siècle). Son centre historique concentre de nombreux édifices remarquables, de splendides maisons à colombages, quelques hôtels particuliers — hôtel Fumé, hôtel Jean Beaucé — ainsi que l'ancien palais des comtes de Poitou, ducs d'Aquitaine (xiie siècle), où la reine de France et d'Angleterre Aliénor d'Aquitaine tenait sa cour.

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    • Aéroport de Poitiers-Biard

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    • Gare de Poitiers

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    • Parking de la Gare Toumai

  • Cafés restaurants bars à proximité

    1. Restaurant Chez Jean-Mi
    2. Restaurant Moulin de la Norée
    3. Bar Café Jasmin Citronnelle

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    Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)

     21 Heures
    Cette formation en direct avec instructeur en Poitiers (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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    Reinforcement Learning with Google Colab

     28 Heures
    Cette formation en direct avec instructeur en Poitiers (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent 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. A 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 en utilisant TensorFlow et OpenAI Gym.
    • Développer des agents intelligents qui apprennent par essais et erreurs.
    • Optimiser les performances des agents en utilisant des techniques avancées telles que l'apprentissage Q et les réseaux Q profonds (DQN).
    • Former des agents dans des environnements simulés à l'aide de OpenAI Gym.
    • Déployer des modèles d'apprentissage par renforcement pour des applications réelles.
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    Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

     14 Heures
    Cette formation en direct, animée par un formateur dans Poitiers (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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    Deep Reinforcement Learning with 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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    Fundamentals of Reinforcement Learning

     21 Heures
    Cette formation en direct avec instructeur en Poitiers (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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    Cours à venir

    Reinforcement Learning with Google Colab

    2025-06-23 09:30
    28 Heures
    Poitiers
    4950 EUR (En ligne)
    5750 EUR (Salle de Classe)

    Deep Reinforcement Learning with Python

    2025-07-07 09:30
    21 Heures
    Poitiers
    3750 EUR (En ligne)
    4350 EUR (Salle de Classe)

    Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

    2025-07-21 09:30
    14 Heures
    Poitiers
    2550 EUR (En ligne)
    2950 EUR (Salle de Classe)

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    Conseil

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