Établissement public d'enseignement et de formation professionnelle agricole proposant des formations initiales, continues et par apprentissage sur deux sites. Il accueille plus de 750 apprenants et propose des parcours dans les domaines de l'agriculture, de la forêt, du paysage, des services aux personnes et des métiers de l'environnement. L'établissement intègre également des activités pédagogiques et de production (ferme, serres) pour renforcer l'apprentissage pratique.

La Délégation interministérielle à l’accueil et à l’intégration des réfugiés (DIAIR) a pour mission d’accompagner les personnes réfugiées en France. Elle facilite leur intégration par l’apprentissage du français, l’accès à l’emploi, au logement, à la formation et aux droits. Elle mobilise les territoires, les associations et la société civile pour favoriser leur inclusion. La DIAIR développe également des initiatives innovantes comme des webinaires ou des académies pour renforcer leur participation active dans la société.

La Chambre de Métiers et de l'Artisanat des Hauts-de-France soutient les artisans et entrepreneurs locaux en proposant des services d'accompagnement, de formation et de conseil. Elle facilite la création et la gestion d'entreprises artisanales, promeut l'apprentissage et valorise les métiers manuels. Son action vise à renforcer l'économie régionale et à accompagner les porteurs de projets à chaque étape de leur parcours professionnel.

Établissement public proposant des formations professionnelles initiales et continues, notamment en CAP, Bac Pro et DEAS. Il accueille des élèves en apprentissage et en formation continue, avec un accompagnement pédagogique renforcé. Le lycée organise également des projets culturels, des sorties pédagogiques et participe à des programmes européens comme Erasmus+. Il propose un espace numérique de travail (ENT) pour les élèves et les enseignants.

Ce projet rassemble des références pour divers domaines de l'apprentissage machine, y compris l'apprentissage statistique de base, le deep learning, l'apprentissage par renforcement, les modèles génératifs et le clustering.

Causal Data Augmentation est une méthode simple de renforcement de l'apprentissage supervisé en intégrant des connaissances encodées dans un graphe causal. Elle est théoriquement bien fondée et peut être combinée avec presque tous les algorithmes d'apprentissage supervisé prenant en charge l'apprentissage par pondération des instances.

Mise en œuvre de l'algorithme Actor-Critic pour le contrôle décentralisé coopératif présenté dans [1]. Cet algorithme vise à optimiser la coordination entre les agents dans un système multi-agent grâce à l'apprentissage par renforcement décentralisé.

Démonstration de l'utilisation de la bibliothèque exputils pour des expériences d'apprentissage par renforcement, permettant l'optimisation de processus décisionnels et la simulation d'environnements virtuels.

Ce projet est un tutoriel pratique sur l'apprentissage par renforcement profond (DRL) pour la navigation de robots. Il permet de former un agent DRL (SAC) à se déplacer vers une position cible tout en évitant les obstacles. Le logiciel contient une simulation 2D de l'environnement et du robot, l'agent DRL avec sa procédure d'entraînement et des outils de visualisation des résultats d'entraînement.

Ce projet utilise des techniques d'apprentissage par renforcement pour aider les personnes malvoyantes à se déplacer en toute sécurité et pour permettre aux robots mobiles d'apprendre des chemins optimaux. Il est également capable de reconnaître des obstacles en temps réel.