Formation Apprentissage par renforcement profond avec Python

Ce cours porte sur l'IA (en mettant l'accent sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond) dans le secteur automobile. Il permet de déterminer quelles technologies peuvent (éventuellement) être utilisées dans divers scénarios au sein d'un véhicule : de l'automatisation basique à la reconnaissance d'images, en passant par la prise de décision autonome.

Explorer les fondamentaux de l'intelligence artificielle révèle comment la technologie intelligente transforme la stratégie numérique, l'automatisation et la prise de décision au sein des opérations d'entreprise. Cet examen couvre les concepts clés de l'histoire de l'IA, les cadres de résolution de problèmes, la représentation des connaissances, le raisonnement en contexte d'incertitude, et les paradigmes d'apprentissage automatique, ainsi que la communication, la perception et l'action autonome. Il guide les dirigeants et les architectes dans l'évaluation des opportunités de transformation par l'IA, l'analyse des tendances émergentes en technologie, et l'intégration de solutions intelligentes pratiques pour accélérer l'agilité des affaires.

Un réseau neuronal artificiel (RNA) est un modèle de données computationnel utilisé dans le développement de systèmes d'intelligence artificielle (IA) capables d'effectuer des tâches « intelligentes ». Les réseaux neuronaux sont couramment employés dans les applications d'apprentissage automatique (ML), qui constituent l'une des implémentations de l'IA. L'apprentissage profond (Deep Learning) est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique.

Applied AI from Scratch in Python offre aux programmeurs et aux analystes de données les techniques fondamentales pour concevoir des solutions d'apprentissage automatique en partant de zéro avec Python. Il couvre les principes de base de l'apprentissage supervisé (classification et régression), de l'apprentissage non supervisé (clustering et détection d'anomalies), ainsi que des architectures avancées de réseaux neuronaux. Le cours examine des méthodes éprouvées pour travailler avec scikit-learn, Apache Spark MLlib et les blocs-notes Jupyter afin de développer l'IA de manière pratique. Il aide les professionnels à implémenter des modèles ML concrets, à évaluer les limites des algorithmes et à réaliser des projets appliqués pour résoudre des problèmes réels.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux chercheurs et aux développeurs qui souhaitent utiliser Chainer pour construire et entraîner des réseaux neuronaux en Python tout en facilitant le débogage du code.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à développer des modèles de réseaux neuronaux.
• Définir et implémenter des modèles de réseaux neuronaux à l'aide d'un code source compréhensible.
• Exécuter des exemples et modifier des algorithmes existants pour optimiser les modèles d'entraînement en apprentissage profond, tout en tirant parti des GPU pour des performances élevées.

Ce cours en direct, animé par un formateur à Canada (en ligne ou en présentiel), offre une introduction au domaine de la reconnaissance de motifs et de l'apprentissage automatique. Il aborde des applications pratiques en statistiques, en informatique, en traitement du signal, en vision par ordinateur, en fouille de données et en bio-informatique.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Appliquer les méthodes statistiques fondamentales à la reconnaissance de motifs.
• Utiliser des modèles clés tels que les réseaux neuronaux et les méthodes noyau pour l'analyse de données.
• Mettre en œuvre des techniques avancées pour résoudre des problèmes complexes.
• Améliorer la précision des prévisions en combinant différents modèles.

Cette formation animée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en apprentissage automatique avancés et aux chercheurs en IA qui souhaitent appliquer le RLHF pour ajuster finement de grands modèles d'IA afin d'améliorer leurs performances, leur sécurité et leur alignement.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondements théoriques du RLHF et pourquoi il est essentiel dans le développement moderne de l'IA.
• Implémenter des modèles de récompense basés sur des commentaires humains pour guider les processus d'apprentissage par renforcement.
• Ajuster finement de grands modèles de langage en utilisant des techniques RLHF pour aligner les sorties avec les préférences humaines.
• Appliquer les meilleures pratiques pour mettre à l'échelle les workflows RLHF destinés à des systèmes d'IA prêts pour la production.

Cette formation en direct, animée par un formateur à Canada (en ligne ou en présentiel), s’adresse aux data scientists de niveau intermédiaire qui souhaitent acquérir une compréhension approfondie et des compétences pratiques tant sur les grands modèles de langage (LLM) que sur l’apprentissage par renforcement (RL).

À l’issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les composants et le fonctionnement des modèles à base de transformeurs.
• Optimiser et affiner les LLM pour des tâches et applications spécifiques.
• Maîtriser 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 instructeur, est proposée à Canada (en ligne ou sur site) et s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leur compréhension de l'apprentissage par renforcement et de ses applications pratiques dans le développement d'IA à l'aide de Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les concepts fondamentaux des algorithmes d'apprentissage par renforcement.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage par renforcement à l'aide de TensorFlow et OpenAI Gym.
• Développer des agents intelligents qui apprennent par essais et erreurs.
• Optimiser les performances des agents à l'aide de techniques avancées telles que l'apprentissage Q (Q-learning) et les réseaux Q profonds (DQN).
• Entraîner des agents dans des environnements simulés à l'aide d'OpenAI Gym.
• Déployer des modèles d'apprentissage par renforcement pour des applications réelles.

Ce cours commence par vous donner des connaissances conceptuelles sur les réseaux neuronaux et, plus généralement, sur les algorithmes d'apprentissage automatique, l'apprentissage profond (algorithmes et applications).

La partie 1 (40 %) de cette formation se concentre davantage sur les fondamentaux, mais vous aidera à choisir la bonne technologie : TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

La partie 2 (20 %) de cette formation présente Theano, une bibliothèque Python qui facilite l'écriture de modèles d'apprentissage profond.

La partie 3 (40 %) de la formation sera largement basée sur TensorFlow, l'API de la bibliothèque open source de Google dédiée à l'apprentissage profond. Tous les exemples et ateliers pratiques seront réalisés dans TensorFlow.

Audience

Ce cours s'adresse aux ingénieurs souhaitant utiliser TensorFlow pour leurs projets d'apprentissage profond.

À l'issue de ce cours, les participants seront en mesure de :

• avoir une bonne compréhension des réseaux neuronaux profonds (DNN), des CNN et des RNN
• comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
• être en mesure d'effectuer les tâches d'installation, de configuration de l'environnement de production et d'architecture
• être en mesure d'évaluer la qualité du code, de déboguer et de surveiller
• être en mesure de mettre en œuvre des fonctions avancées de production telles que l'entraînement de modèles, la construction de graphes et la journalisation

Cette formation en direct, animée par un formateur à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse à des professionnels de niveau avancé souhaitant explorer les techniques de pointe en matière d'IA explicable (XAI) pour les modèles d'apprentissage profond, avec un accent particulier sur la création de systèmes d'IA interprétables.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les défis liés à l'explicabilité dans l'apprentissage profond.
• Mettre en œuvre des techniques d'IA explicable avancées pour les réseaux de neurones.
• Interpréter les décisions prises par les modèles d'apprentissage profond.
• Évaluer les compromis entre performance et transparence.