Formation Reinforcement Learning en Québec

Cette formation en direct avec instructeur en Québec (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, animée par un formateur dans Québec (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.

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

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels avancés qui souhaitent approfondir leur compréhension du apprentissage par renforcement et ses applications pratiques dans le développement AI avec Google Colab.

• Comprendre les concepts fondamentaux des algorithmes d'apprentissage par renforcement.
• Implémenter 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 en utilisant des techniques avancées telles que le Q-learning et les réseaux de neurones profonds (DQNs).
• Former des agents dans des environnements simulés avec OpenAI Gym.
• Déployer des modèles d'apprentissage par renforcement pour des applications réelles.

Cette formation en <loc&gt ; (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.
• Construire un agent d'apprentissage profond.

Cette formation en direct avec instructeur en Québec (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.