SARI : Intelligence Artificielle, Machine Learning et Deep Learning
Intelligence Artificielle, Machine Learning et Deep Learning, ou quand les neurones prennent le pouvoir. Principes, usages et exemples.
Depuis quelques années, les techniques basées sur l'apprentissage artificiel et plus particulièrement les réseaux de neurones, ont permis d'obtenir des résultats spectaculaires. L'avènement de ces techniques est le résultat d'un long processus, parsemé de controverses et de rebondissements, dont l'impact et en mesure de changer profondément notre méthode scientifique.
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Machine Learning en Python avec la librairie Scikit-learn
De nombreux domaines, tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance de la parole, la robotique, utilisent aujourd'hui l'apprentissage automatique (ou machine learning). Cette présentation donnera une vision d'ensemble de l'apprentissage automatique et montrera à quel point le langage Python permet un prototypage simple et rapide de n'importe quel algorithme via la librairie Scikit-learn.
Identifier des plantes à l'aide du Deep Learning et Keras
Nous allons montrer en pratique (utilisation de Jupyter Lab) comment construire, à l'aide de Keras (framework Python de deep-learning), un CNN permettant d'identifier efficacement une plante à partir d'une image d'une de ses feuilles.
Infrastructure de Deep Learning du mésocentre de calcul GRICAD
Description de l’infrastructure GPU de GRICAD, demande de ressources et chargement de l’environnement de développement, démonstration.
