Dino Reinforcement Learning offre une boîte à outils complète pour entraîner un agent IA à jouer au jeu de dinosaure de Chrome via reinforcement learning. En s'intégrant avec une instance Chrome sans interface via Selenium, il capture en temps réel les frames du jeu et les traite en représentations d'état optimisées pour les entrées du réseau Q profond. Le framework comprend des modules pour la mémoire de rejouement, l'exploration epsilon-greedy, des modèles de réseaux neuronaux convolutifs, et des boucles d'entraînement avec des hyperparamètres personnalisables. Les utilisateurs peuvent suivre la progression de l'entraînement via des logs en console et sauvegarder des checkpoints pour une évaluation ultérieure. Après l'entraînement, l'agent peut être déployé pour jouer en direct de manière autonome ou être testé contre différentes architectures de modèles. Son design modulaire permet une substitution facile des algorithmes RL, faisant de cette plateforme un environnement de experimentation flexible.

Ce bootcamp couvre le cadre LangChain de bout en bout, vous permettant de créer des agents IA en Python. Vous explorerez les modèles de prompt, la composition de chaînes, l'outilage d'agents, la mémoire conversationnelle et la récupération de documents. Grâce à des notebooks interactifs et des exercices détaillés, vous implémenterez des chatbots, des workflows automatisés, des systèmes de questions-réponses et des chaînes d'agents personnalisés. À la fin du cours, vous saurez déployer et optimiser des agents basés sur LangChain pour diverses tâches.