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Objectifs de la formation

Comprendre les fondements de l’apprentissage par renforcement (RL)

Installer et manipuler Stable-Baselines3

Définir et configurer des environnements d’entraînement Gym

Utiliser les principaux algorithmes RL de Stable-Baselines3 (DQN, PPO, A2C, etc.)

Analyser les performances et ajuster les hyperparamètres

Savoir intégrer Stable-Baselines3 dans des projets réels

Programme

Jour 1Introduction à l’apprentissage par renforcement et prise en main de Stable-Baselines3

Concepts fondamentaux du RL (agent, environnement, récompense). Présentation de Stable-Baselines3 et de la bibliothèque Gym. Installation de l’environnement Python adapté (envs, dépendances, CUDA si GPU). Implémentation d’un agent simple sur CartPole. Exercices dirigés.

Jour 2Exploration des principaux algorithmes et entraînement d'agents

Présentation détaillée des algorithmes principaux de Stable-Baselines3 (DQN, PPO, A2C). Choix d’algorithme en fonction des cas d’usage. Paramétrage des environnements et gestion des seeds pour la reproductibilité. Suivi des logs et visualisation des résultats. Test de robustesse sur différents environnements (Atari, classiques, personnalisés).

Jour 3Optimisation, intégration avancée et bonnes pratiques

Optimisation des hyperparamètres, gestion de la persistance des modèles, sauvegarde et reprise d'entraînement. Intégration avec Tensorboard et analyse avancée des résultats. Exportation de modèles RL pour la production ou la recherche. Étude de cas guidé sur un environnement personnalisé (OpenAI Gym ou votre propre application). Conseils pour poursuivre en autonomie, ressources et communauté.

Méthode d'évaluation

Atelier pratique à chaque fin de journée (mini-projet sur environnement Gym)
QCM final de validation des acquis
Remise d'un certificat de réussite

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs et études de cas réels
Travaux pratiques pas à pas
Accès à un dépôt de scripts et notebooks types
Support de documentation PDF et liens externes

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Maîtriser Stable-Baselines3 : Implémenter l’Apprentissage par Renforcement en Python

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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