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Objectifs de la formation

Comprendre les fondements du reinforcement learning et du framework Stable-Baselines3

Installer, configurer et intégrer Stable-Baselines3 dans ses projets IA

Expérimenter différents algorithmes RL (PPO, DQN, A2C, etc.) disponibles dans la librairie

Personnaliser l’entraînement sur des environnements OpenAI Gym ou personnalisés

Effectuer des évaluations et optimiser les hyperparamètres

Analyser les performances et interpréter les résultats

Programme

Jour 1Concepts fondamentaux et installation

Rappel des concepts du reinforcement learning (états, actions, récompenses, politiques, environnement). Présentation de Stable-Baselines3 et des environnements Gym. Installation de l’environnement Python, Stable-Baselines3 et dépendances. Utilisation de Google Colab et gestion des ressources GPU/CPU.

Jour 2Premières expérimentations avec Stable-Baselines3

Tour d’horizon des algorithmes intégrés (PPO, DQN, A2C, SAC, TD3, HER, etc.). Prise en main des modèles et création d’une première session d’entraînement sur un environnement de type CartPole de Gym. Sauvegarde et chargement des modèles, analyse des logs et restitution graphique des résultats. Customisation des policies.

Jour 3Personnalisation avancée et optimisation

Personnalisation d’environnements, wrappers sous Gym, création d’un environnement personnalisé. Hyperparameter tuning, utilisation du module Optuna, stratégies d’exploration/exploitation. Suivi des performances : outils de visualisation, TensorBoard, analyse de convergence, diagnostic d’échec. Bonnes pratiques pour l’industrialisation : gestion des checkpoints, export et réutilisation des modèles. Projets pratiques de fin de formation.

Méthode d'évaluation

QCM de validation des prérequis théoriques
Mise en pratique régulière sur des notebooks interactifs
Projet individuel construit à partir d’un environnement RL original à la fin de la formation

Méthode d'apprentissage

Exposés théoriques approfondis
Démonstrations live sur Jupyter/Colab
TP guidés progressifs et projets réels
Accès aux supports de cours, notebooks et exemples de code

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Stable-Baselines3 : Maîtriser le Renforcement pour l’Intelligence Artificielle

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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