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IA | Reinforcement Learning

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 02_202312209717
Organisme responsable : EVOLUTION5 (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

Objectifs

• Identifier les applications clés de l'apprentissage par renforcement en IA. • Définir les objectifs spécifiques. • Explorer les éléments de base du renforcement learning. • Acquérir une compréhension approfondie. • Appliquer des outils pour créer des environnements d'apprentissage simulés. • Créer des environnements réalistes. • Comparer différentes approches d'algorithmes d'apprentissage par renforcement. • Choisir des algorithmes adaptés. • Implémenter des stratégies…

• Identifier les applications clés de l'apprentissage par renforcement en IA. • Définir les objectifs spécifiques. • Explorer les éléments de base du renforcement learning. • Acquérir une compréhension approfondie. • Appliquer des outils pour créer des environnements d'apprentissage simulés. • Créer des environnements réalistes. • Comparer différentes approches d'algorithmes d'apprentissage par renforcement. • Choisir des algorithmes adaptés. • Implémenter des stratégies efficaces pour les problèmes de bandit. • Analyser des scénarios de bandit et ajuster les approches.

Programme de la formation

Module 1: Clarifier les Objectifs de l'Apprentissage par Renforcement en IA Identifier les applications clés. Définir les objectifs spécifiques. Module 2: Comprendre les Concepts Fondamentaux du Renforcement Learning Explorer les éléments de base. Acquérir une compréhension approfondie. Module 3: Développer des Environnements d'Apprentissage Simulés Appliquer des outils de création. Créer des environnements réalistes. Module 4: Examiner les Algorithmes d'Apprentissage par…

Module 1: Clarifier les Objectifs de l'Apprentissage par Renforcement en IA Identifier les applications clés. Définir les objectifs spécifiques. Module 2: Comprendre les Concepts Fondamentaux du Renforcement Learning Explorer les éléments de base. Acquérir une compréhension approfondie. Module 3: Développer des Environnements d'Apprentissage Simulés Appliquer des outils de création. Créer des environnements réalistes. Module 4: Examiner les Algorithmes d'Apprentissage par Renforcement Comparer différentes approches. Choisir des algorithmes adaptés. Module 5: Utiliser l'Apprentissage par Renforcement pour les Problèmes de Bandit Implémenter des stratégies efficaces. Analyser des scénarios de bandit. Module 6: Concevoir des Politiques d'Action pour les Agents Intelligents Explorer des approches déterministes et stochastiques. Développer des politiques adaptées. Module 7: Appliquer des Stratégies d'Apprentissage par Renforcement Profond Utiliser des réseaux de neurones pour améliorer les politiques. Expérimenter des stratégies profondes. Module 8: Développer des Systèmes de Contrôle Autonome Intégrer des algorithmes pour des prises de décision dynamiques. Mettre en place des systèmes autonomes. Module 9: Appliquer l'Apprentissage par Renforcement dans des Applications Réelles Évaluer les bénéfices et défis dans des cas concrets. Intégrer l'apprentissage par renforcement dans des projets réels. Module 10: Évaluer les Performances et Optimiser les Stratégies Mettre en place des mécanismes d'évaluation. Optimiser les stratégies pour des résultats optimaux

Validation et sanction

-

Type de formation

Non certifiante

Niveau de sortie

Information non communiquée

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

30 h

Financement

Conventionnement
Non
Financeur
  • Autre

    Programme : Non conventionnée / sans dispositif

Conditions d'accès

Publics visés

  • Demandeur d'emploi
  • Handicapé
  • Jeune (dans le cadre du plan jeune)
  • Jeune 16-25 ans
  • Public en emploi
  • Salarié
  • Salarié dans le cadre du CIF
  • Salarié dans le cadre du DIF
  • Salarié dans le cadre du plan de formation
  • Salarié en contrat aidé
  • Salarié en période de professionnalisation
  • Salarié en reconversion
  • Tout public

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Aucune

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement à distance

Adresse

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
19 rue Massenet
33700 Mérignac
Modalités
Entrées / Sorties à dates permanentes