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Winnipeg-201 Avenue Portage

18ᵉ étage, Avenue Portage, Winnipeg, Canada​ , R3B 3K6

Emplacement d’Affaires Idéal pour Professionnels et Clients Idéalement situé à l’emblématique croisement de Portage et Main, 201 Portage Avenue est un choix parfait pour les entreprises recevant régulièrement des visiteurs. Avec un stationnement sur place, un salon d’affaires moderne et une variété de restaurants, cet emplacement garantit une expérience fluide et agréable. Travaillez dans des bureaux lumineux et spacieux, dotés de grandes baies vitrées et de terrasses extérieures, conçus pour le confort et la productivité. Pour une pause bien méritée, plongez dans l’histoire locale au Manitoba Museum ou profitez d’une séance de shopping au Winnipeg Square Shopping Centre.

St. Mary

330, avenue St. Mary, Winnipeg, Canada, R3C 3Z5

Lien rapide vers l'aéroport international James Armstrong Richardson de Winnipeg à 20 minutes.

201, avenue Portage

201, avenue Portage – 18e étage, Winnipeg, Canada, R3B 3K6

Situé au 18e étage de l'immeuble le plus prestigieux de Winnipeg, le centre d'affaires 201 Portage Avenue allie une architecture époustouflante et un style moderne pour créer un environnement d'entreprise élégant et haut de gamme.

Découvrez nos formations

Grands modèles de langage (LLM) et apprentissage par renforcement (RL)

 21 Heures

Cette formation en direct, animée par un formateur à Manitoba (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.
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Ajustement fin avec l'apprentissage par renforcement à partir de commentaires humains (RLHF)

 14 Heures

Cette formation animée par un instructeur à Manitoba (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.
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Apprentissage par renforcement avec Google Colab

 28 Heures

Cette formation en direct, animée par un instructeur, est proposée à Manitoba (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.
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Apprentissage par renforcement profond avec Python

 21 Heures
Cette formation en direct sur Manitoba couvre les fondements théoriques et l'implémentation pratique de l'apprentissage par renforcement profond en utilisant Python. Les participants créeront et entraîneront des agents DRL avec TensorFlow ou PyTorch, en appliquant des algorithmes clés comme DQN et PPO pour résoudre des problèmes complexes du monde réel.
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Dernière Mise À Jour:

Cours à venir

Ajustement fin avec l'apprentissage par renforcement à partir de commentaires humains (RLHF)

2026-10-27 09:30
14 heures
Winnipeg-201 Avenue Portage
CA$ 4,770 (En ligne)
CA$ 24,770 (Salle de Classe)

Apprentissage par renforcement avec Google Colab

2026-11-10 09:30
28 heures
Winnipeg-201 Avenue Portage
CA$ 9,115 (En ligne)
CA$ 49,115 (Salle de Classe)

Ajustement fin avec l'apprentissage par renforcement à partir de commentaires humains (RLHF)

2026-11-24 09:30
14 heures
Winnipeg-201 Avenue Portage
CA$ 4,770 (En ligne)
CA$ 24,770 (Salle de Classe)

Ajustement fin avec l'apprentissage par renforcement à partir de commentaires humains (RLHF)

2026-12-08 09:30
14 heures
Winnipeg-201 Avenue Portage
CA$ 4,770 (En ligne)
CA$ 24,770 (Salle de Classe)

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Conseil

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