West Toronto - Etobicoke

10 Four Seasons Place, Toronto, Canada, M9B 6H7

Etobicoke is a prestigious area located on the western fringe of Toronto, and is the cushion between Toronto and Mississau...

Toronto - Toronto Street

36 Toronto Street, Toronto, Canada, M5C 2C5

Steps away from Toronto's prestigious financial core. Fast link to Pearson International Airport - less than 30 m...

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

 21 heures
Cette formation en direct avec instructeur en Toronto (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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Deep Reinforcement Learning with Python

 21 heures
Cette formation en <loc> ; (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 ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques des données 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. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et appliquer les bibliothèques et le langage de programmation nécessaires à la mise en œuvre de Reinforcement Learning.
  • Créer un agent logiciel capable d'apprendre par rétroaction plutôt que par apprentissage supervisé.
  • Programmer un agent pour résoudre des problèmes où la prise de décision est séquentielle et finie.
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Reinforcement Learning with Java

 21 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent créer et déployer un système Reinforcement Learning, capable de prendre des décisions et de résoudre des problèmes concrets au sein d'une organisation. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Comprendre les relations et les différences  ; entre Reinforcement Learning et l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, l'apprentissage supervisé et non supervisé.
  • Analyser un problème du monde réel et le redéfinir en tant que problème Reinforcement Learning.
  • Mettre en œuvre une solution à un problème du monde réel en utilisant Reinforcement Learning.
  • Comprendre les différents algorithmes disponibles dans Reinforcement Learning et sélectionner celui qui convient le mieux au problème posé.
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