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 Richmond Hill ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Richmond Hill. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Richmond Hill - The Business Exchange
9225 Rue Leslie, Richmond Hill, Canada, L4B 3H6
Implantez votre entreprise dans le cadre paisible de Richmond Hill, qui abrite de grandes marques mondiales. Situé dans la banlieue nord, notre espace de travail The Business Exchange se trouve à seulement 30 minutes en voiture du centre de Toronto et de l'aéroport international.
Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (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 Richmond Hill (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.
Ce entraînement en direct et encadré par un instructeur (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant approfondir leurs connaissances en apprentissage renforcé et ses applications pratiques dans le développement d'IA à l'aide de Google Colab.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les concepts fondamentaux des algorithmes d'apprentissage renforcé.
Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage renforcé à l'aide de TensorFlow et de la plateforme Gym OpenAI.
Développer des agents intelligents capables d'apprendre par essais et erreurs.
Optimiser les performances des agents en utilisant des techniques avancées comme l'apprentissage Q (Q-learning) et les réseaux neuronaux profonds pour l'apprentissage Q (DQNs).
Former les agents dans des environnements simulés à l'aide de la plateforme Gym OpenAI.
Déployer des modèles d'apprentissage renforcé pour des applications en situation réelle.
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 Richmond Hill (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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