Formation Apprentissage par renforcement en Ville de Québec
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 Ville de Québec ou dans les centres de formation corporate de NobleProg à Ville de Québec.
NobleProg -- Votre fournisseur de formation local
Quebec - Sainte Foy
2828 Boulevard Laurier, Suite 700, Quebec City, Canada, G1V 0B9
Stratégiquement situé à proximité de l'aéroport international et de l'intersection des grands axes routiers, le centre a pour voisins l'Université Laval, des commerces, des hôtels et de nombreux commerces.
Ville de Québec - Complexe Jules-Dallaire
2828 Boulevard Laurier, Ville de Québec, Canada, G1V 0B9
Situé dans le prestigieux développement du Complexe Jules Dallaire, facile d'accès grâce aux transports en commun pratiques du secteur.
Cette formation en direct, animée par un formateur à Ville de Québec (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 Ville de Québec (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 Ville de Québec (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 Ville de Québec 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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