Formation Reinforcement Learning for AI Agents
Reinforcement Learning (RL) est une pierre angulaire de la recherche et des applications modernes en matière d'IA. Il se concentre sur la formation d'agents pour qu'ils prennent des décisions optimales dans des environnements dynamiques à plusieurs étapes.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de l'IA de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les techniques d'apprentissage par renforcement et les mettre en œuvre pour former des agents d'IA à la résolution de problèmes complexes.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de l'apprentissage par renforcement et des processus de décision de Markov (PDM).
- Concevoir et implémenter des algorithmes RL tels que Q-Learning, SARSA, et Deep Q-Networks (DQN).
- Utiliser des cadres comme OpenAI Gym et des bibliothèques RL pour des applications pratiques.
- Former des agents d'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes de prise de décision en plusieurs étapes dans le monde réel.
- Aborder les défis tels que les compromis exploration-exploitation et la convergence dans l'entraînement RL.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à Reinforcement Learning
- Aperçu de l'apprentissage par renforcement et de ses applications
- Différences entre l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
- Concepts clés : agent, environnement, récompenses et politique
Processus de décision de Markov (PDM)
- Comprendre les états, les actions, les récompenses et les transitions d'état
- Fonctions de valeur et équation de Bellman
- Programmation dynamique pour résoudre les PDM
Algorithmes RL de base
- Méthodes tabulaires : Q-Learning et SARSA
- Méthodes basées sur la politique : Algorithme REINFORCE
- Cadres de critique d'acteur et leurs applications
Profonds Reinforcement Learning
- Introduction aux réseaux Q profonds (DQN)
- Reprise d'expérience et réseaux cibles
- Gradients de politique et méthodes avancées de RL profond
Cadres et outils de RL
- Introduction à OpenAI Gym et à d'autres environnements RL
- Utilisation de PyTorch ou TensorFlow pour le développement de modèles RL
- Entraînement, test et évaluation des agents RL
Les défis du RL
- Équilibrer l'exploration et l'exploitation dans la formation
- Traiter les récompenses éparses et les problèmes d'attribution de crédits
- [Défis en matière de flexibilité et de calcul dans le domaine de la logique des relations interpersonnelles
Travaux pratiques Activiti
- Mise en œuvre des algorithmes Q-Learning et SARSA à partir de zéro
- Formation d'un agent basé sur le DQN pour jouer à un jeu simple en OpenAI Gym
- Ajustement des modèles RL pour améliorer les performances dans des environnements personnalisés
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Forte compréhension des principes et algorithmes d'apprentissage automatique
- Maîtrise de la programmation Python.
- Familiarité avec les réseaux neuronaux et les cadres d'apprentissage profond.
Audience
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Spécialistes de l'IA
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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