IA | Reinforcement Learning

30 heures sur 15 jours
Distanciel
Sur-mesure

Description de la formation

Cette formation vise à fournir aux professionnels et aux personnes en reconversion une compréhension approfondie de l'apprentissage par renforcement en IA. Les participants apprendront à identifier les applications clés, à définir des objectifs spécifiques, à explorer les concepts fondamentaux, et à appliquer des outils pour créer des environnements d'apprentissage simulés. La formation couvre également l'examen des algorithmes d'apprentissage par renforcement, l'utilisation de ces algorithmes pour résoudre des problèmes de bandit, et la conception de politiques d'action pour les agents intelligents. De plus, les participants seront formés à l'application de stratégies d'apprentissage par renforcement profond et au développement de systèmes de contrôle autonome. Enfin, la formation aborde l'application de l'apprentissage par renforcement dans des applications réelles et l'évaluation des performances pour optimiser les stratégies.

Programme de la formation

Clarifier les Objectifs de l’Apprentissage par Renforcement en IA
  • Identifier les applications clés.
  • Définir les objectifs spécifiques.
Comprendre les Concepts Fondamentaux du Renforcement Learning
  • Explorer les éléments de base.
  • Acquérir une compréhension approfondie.
Développer des Environnements d’Apprentissage Simulés
  • Appliquer des outils de création.
  • Créer des environnements réalistes.
Examiner les Algorithmes d’Apprentissage par Renforcement
  • Comparer différentes approches.
  • Choisir des algorithmes adaptés.
Utiliser l’Apprentissage par Renforcement pour les Problèmes de Bandit
  • Implémenter des stratégies efficaces.
  • Analyser des scénarios de bandit.
Concevoir des Politiques d’Action pour les Agents Intelligents
  • Explorer des approches déterministes et stochastiques.
  • Développer des politiques adaptées.
Appliquer des Stratégies d’Apprentissage par Renforcement Profond
  • Utiliser des réseaux de neurones pour améliorer les politiques.
  • Expérimenter des stratégies profondes.
Développer des Systèmes de Contrôle Autonome
  • Intégrer des algorithmes pour des prises de décision dynamiques.
  • Mettre en place des systèmes autonomes.
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.
Évaluer les Performances et Optimiser les Stratégies
  • Mettre en place des mécanismes d’évaluation.
  • Optimiser les stratégies pour des résultats optimaux.

Objectifs de formation

  • 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.

Taux de satisfaction des apprenants

Non disponible à ce jour sur 2026.

Public cible

  • Professionnels dans le domaine de la gestion de données
  • Personne souhaitant se reconvertir dans ce domaine professionnel

Prérequis

  • Être sensibilisé à la gestion de données
  • Avoir une bonne connexion internet
  • Avoir un ordinateur, une webcam et un micro

Équipe pédagogique

• Intervenants : professionnels dans le domaine et aguerris aux méthodes pédagogiquesPersonnes en charge du suivi :
• Coordinateur/Responsable des relations clients et des inscriptions : Jean-Denis Coindre
• Coordinatrice administrative : Mélanie Garinet
• Coordinatrice des examens et des certifications : Allison Foulon
• Responsable technique et pédagogique : Jean-Denis Coindre• Tel : 06 89 44 06 97
• Email : contact@evolution5.frOutils techniques de la visio : Lors de la convocation, vous recevrez la procédure pour vous connecter (logiciel, lien et accès pour la visio)

Ressources pédagogiques

  • Exercices / Cas pratiques
  • Livret de formation

Modalités d'évaluation

  • Test de positionnement (Bilan d'entrée)
  • Evaluations pendant la formation
  • Feuille de présence
  • Certificat de réalisation de fin de formation

Accessibilité

Accessibilité ou possibilités d’adaptation des modalités proposées aux apprenants en situation de handicap. Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap, nous contacter. Nous étudions toutes les situations pour envisager une intégration dans la formation, pour cela n’hésitez pas à nous faire part de vos besoins au moment de votre inscription. Si malgré tous nos efforts, il nous était impossible d’adapter notre accueil, nous prévoyons une orientation vers des organismes appropriés.

Délai d'accès

2 semaines

IA | Reinforcement Learning

Capacité 6

Prix 3500 € net de TVA

Durée 30 heures sur 15 jours

Vous êtes intéressé par cette formation ?

Créé le 14 septembre 2025 ● dernière mise à jour le 09 juin 2026