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 Quebec ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Quebec. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
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Plans de cours Reinforcement Learning
Nom du Cours
Durée
Aperçu
Nom du Cours
Durée
Aperçu
21 heures
Deep Reinforcement Learning fait référence à la capacité d'un "agent artificiel" à apprendre par essais et erreurs et récompenses et punitions. Un agent artificiel vise à imiter la capacité d'un humain à obtenir et à construire des connaissances par lui-même, directement à partir d'intrants bruts tels que la vision. Pour réaliser l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones sont utilisés. L'apprentissage par renforcement est différent de l'apprentissage automatique et ne repose pas sur des approches d'apprentissage supervisé et non supervisé.Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent apprendre les bases de Deep Reinforcement Learning au fur et à mesure de la création d'un agent Deep Learning.Au terme de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts clés derrière Deep Reinforcement Learning et être capable de le distinguer de Machine Learning. Appliquez des algorithmes avancés Reinforcement Learning pour résoudre des problèmes du monde réel. Créez un agent Deep Learning.
- Conférence interactive et discussion. Beaucoup d'exercices et de pratique. Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
21 heures
Reinforcement Learning (RL) est une zone d'IA (Intelligence artificielle) utilisée pour construire des systèmes autonomes (c'est-à-dire un agent qui apprend en interagissant avec leur environnement afin de résoudre un problème. RL a des applications dans des domaines tels que la robotique, les jeux, la modélisation des consommateurs, les soins de santé, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, et plus encore.
Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée aux scientifiques de données qui souhaitent créer et déployer un système, capable de prendre des décisions et de résoudre des problèmes du monde réel dans une organisation.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
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Comprendre les relations et les différences entre Reinforcement Learning et l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, l'apprentissage supervisé et non supervisé.
Analyse un problème du monde réel et redefine le problème Reinforcement Learning
Implémenter une solution à un problème du monde réel en utilisant Reinforcement Learning.
Comprendre les différents algorithmes disponibles dans Reinforcement Learning et sélectionner le plus adapté pour le problème à la main.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
21 heures
Reinforcement Learning (RL) est une technique d'apprentissage automatique dans laquelle un programme informatique (agent) apprend à se comporter dans un environnement en effectuant les actions et en recevant des commentaires sur les résultats des actions. Pour chaque bonne action, l’agent reçoit un feedback positif, et pour chaque mauvaise action, l’agent reçoit un feedback négatif (penalty).
Cette formation guidée par l'instructeur, en direct (online ou sur site) est destinée à des scientifiques de données qui veulent aller au-delà des approches traditionnelles d'apprentissage automatique pour enseigner un programme informatique pour détecter les choses (solution de problèmes) sans l'utilisation de données étiquées et de grands ensembles de données.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
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Installer et appliquer les bibliothèques et les langues de programmation nécessaires à la mise en œuvre Reinforcement Learning.
Créer un agent logiciel capable d’apprendre par le biais du feedback plutôt que par l’apprentissage supervisé.
Programmer un agent pour résoudre des problèmes où la prise de décision est séquentielle et finite.
Appliquer les connaissances à la conception de logiciels qui peuvent apprendre de manière similaire à la façon dont les humains apprennent.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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