Formation en IA & Data: Comprendre l’apprentissage par renforcement (4-114) - Ascent Formation
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IA & Data

Comprendre l’apprentissage par renforcement (4-114)

2 jour(s)12h

Description

Objectif général de la formation : Appréhender les concepts fondamentaux de l’apprentissage par renforcement, ses applications concrètes et ses limites, en explorant les méthodes, algorithmes et outils couramment utilisés. Modalité : Toutes les modalités (présentiel, classe virtuelle et hybride) sont possibles Lieu possible de réalisation : Locaux du bénéficiaire ou locaux d’Ascent Formation, en France métropolitaine et dans les DROM-COM Nombre maximal de participants : 20 Niveau SAME : Application (A) Compétences visées : Définir et comprendre les bases de l’apprentissage par renforcement. Identifier les domaines d’application et les limites de cette approche. Appliquer des algorithmes et des outils adaptés à des problématiques réelles. Interpréter et analyser les résultats issus des modèles d’apprentissage par renforcement.

Objectifs pédagogiques

  • Expliquer ce qu’est l’apprentissage par renforcement, ses concepts et ses mécanismes.
  • Explorer des exemples concrets d’application au-delà des cas d’usage simplistes (« non jouets »).
  • Découvrir les principaux algorithmes et méthodes utilisés dans le domaine.
  • Appliquer des outils pratiques à des scénarios réels pour en comprendre les performances et limites.

Public concerné

Professionnels en data science, ingénieurs en intelligence artificielle, responsables techniques souhaitant intégrer des systèmes d’apprentissage par renforcement dans leurs projets.

Prérequis

Connaissances de base en mathématiques appliquées et en programmation.
Familiarité avec les concepts fondamentaux d’apprentissage automatique.

Déroulé du programme

1

Jour 1 : Introduction et fondements (6 heures)

6h
  • Introduction à l’apprentissage par renforcement (2 heures)
2

Définitions et concepts clés : agents, environnement, récompenses.

3

Comparaison avec d’autres approches d’apprentissage automatique.

4

Travaux pratiques : Exploration d’un cas simple d’apprentissage par renforcement.

  • Domaines d’application et limites (2 heures)
5

Présentation d’exemples concrets et « non jouets ».

6

Analyse des cas où l’apprentissage par renforcement est pertinent ou non.

  • Bases théoriques et algorithmes fondamentaux (2 heures)
7

Méthodes classiques : Q-Learning, SARSA, Monte Carlo.

8

Travaux pratiques : Implémentation d’un algorithme simple avec des données fournies.

9

Jour 2 : Applications avancées et outils pratiques (6 heures)

6h
  • Outils et frameworks (2 heures)
10

Présentation des outils : OpenAI Gym, TensorFlow, PyTorch.

11

Installation et configuration des environnements.

12

Travaux pratiques : Mise en œuvre avec OpenAI Gym.

  • Applications pratiques (3 heures)
13

Étude de cas : optimisation de processus, systèmes autonomes.

14

Modélisation d’un problème concret et évaluation des performances.

15

Travaux pratiques : Simulation et analyse critique des résultats.

  • Discussion et perspectives (1 heure)
16

Identifier les tendances et axes de recherche.

17

Questions-réponses et partage d’expériences.

Informations

Durée

2 jour(s)

12h

Tarif

Sur demande