En ligne ou sur site, les cours de formation en direct sur l'apprentissage par renforcement, animés par un instructeur, démontrent, par le biais de pratiques pratiques interactives, comment créer et déployer un système d'apprentissage par renforcement. La formation par apprentissage par renforcement est disponible sous forme de "formation en direct en ligne" ou de "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Nova Scotia ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Nova Scotia. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Truro - Rue Commerciale
1, rue Commerciale, Truro, Canada, B2N 3H8
Développez votre entreprise dans un espace de bureau flexible à Truro, le centre de la Nouvelle-Écosse. Rendez-vous facilement à cet emplacement idéal grâce à la gare de Truro située à proximité. Si vous conduisez, les autoroutes Trunk 2 et Trunk 4 se croisent dans la ville.
Halifax - Purdy Wharf
1959, rue Upper Water, Halifax, Canada, B3J 3N2
À quelques pas du centre commercial Scotia Square, à côté du Casino Nova Scotia. À 2 pâtés de maisons du terminal des ferries, le bâtiment dispose d'un arrêt de bus juste devant, à 3 pâtés de maisons du site historique de la Citadelle et de l'hôtel de ville d'Halifax.
Dartmouth - Metropolitan Place
99, chemin Wyse, Dartmouth, Canada, B3A 4S5
Le Metropolitan Place est un bâtiment en front de mer, à proximité d'Alderney Landing et qui abrite des entreprises de premier plan. Les sorties d'autoroute et le terminal de ferry local sont situés à proximité, et les restaurants et cafés sont facilement accessibles pour le déjeuner.
Halifax-Place Métropolitaine
Suite 1100, Rue Lower Water, Halifax, Canada, B3J 1S9
Offrez à Votre Entreprise une Vue Imprenable sur le Front de Mer
Profitez d’un emplacement d’exception en bord de mer, au cœur de Harborview. Metropolitan Place est une adresse prisée, à deux pas d’Alderney Landing, idéale pour les entreprises de premier plan.
Accueillez vos invités dans ce gratte-ciel emblématique en verre, offrant des vues panoramiques sur l’océan Atlantique, le bassin de Bedford et l’île Georges. Avec un accès facile aux autoroutes principales et au terminal du ferry, les déplacements sont simplifiés. De plus, une multitude de restaurants et cafés sont à votre disposition pour vos déjeuners d’affaires et rendez-vous professionnels.
Cette formation en direct avec instructeur en Nova Scotia (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.
Cette formation en direct avec instructeur en Nova Scotia (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.
Cette formation en direct, animée par un formateur dans Nova Scotia (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.
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.
Cette formation en direct avec instructeur en Nova Scotia (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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