Formation Apprentissage par renforcement en ligne dans Canada

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 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 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.