Richmond

5811, chemin Cooney, Richmond, Canada, V6X 3M1

Centre-ville de Richmond, à proximité de l'aéroport international de Vancouver, des principales lignes du Skytrain, des centres commerciaux, des banques et des restaurants.

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Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)

 21 Heures
Cette formation en direct avec instructeur en Richmond (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.
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Reinforcement Learning with Google Colab

 28 Heures
Cette formation en direct avec instructeur en Richmond (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.
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Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

 14 Heures
Cette formation en direct, animée par un formateur dans Richmond (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.
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Deep Reinforcement Learning with Python

 21 Heures
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.
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Fundamentals of Reinforcement Learning

 21 Heures
Cette formation en direct avec instructeur en Richmond (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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Cours à venir

Deep Reinforcement Learning with Python

2025-06-09 09:30
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Deep Reinforcement Learning with Python

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