Formation Apprentissage par renforcement en Port Moody
Nos cours pratiques d'apprentissage par renforcement, animés par un formateur en direct, sont offerts en ligne ou en personne. Ils démontrent, par le biais d'exercices interactifs et pratiques, comment créer et déployer un système d'apprentissage par renforcement.
La formation en apprentissage par renforcement est disponible sous forme de « formation en direct en ligne » ou de « formation en direct en personne ». La formation en direct en ligne (aussi appelée « formation en direct à distance ») est réalisée via un bureau à distance interactif. La formation en direct en personne peut être organisée localement sur les lieux du client à Port Moody ou dans les centres de formation corporate de NobleProg à Port Moody.
NobleProg -- Votre fournisseur de formation local
Port Moody - Brew Street
220 Brew Street, Port Moody, Canada, V3H 0H6
Ces salles de conférence sont situées dans un espace de bureau moderne dans une communauté prestigieuse. Deux arrêts d'autobus locaux et la station Inlet Centre située près de l'espace de travail offrent des services dans la région et dans le reste de Vancouver. Moins de 10 minutes pour dîner dans l'un des restaurants populaires de Suter Brook Village.
Cette formation en direct, animée par un formateur à Port Moody (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 Port Moody (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 Port Moody (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.
Cette formation en direct sur Port Moody 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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