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Formation : "évolution du Machine Learning vers le Deep Learning"

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Date(s)

le 12 mars 2020

formation sur une journée
Lieu(x)
Polytech

« Evolutions du Machine Learning vers le Deep Learning »

Organisation : LIFAT (Lab. Informatique de Tours)

Lieu : Polytech

Descriptif : Le machine learning est une discipline née, d'un point de vue théorique, au début des années 50, lorsque A. Turing proposa l'idée que la machine pourrait accomplir des actions en utilisant un raisonnement forgé d'après l'expérience acquise en s'entrainant d'après des données réelles.

Depuis, de nombreux modèles ont été remis au goût du jour (par ex. les régressions connues depuis la fin du XVIIIe) et d'autres ont été construits (par ex. les réseaux de neurones et leur (re)développement dans l'approche deep learning). Ces modèles constituent le cœur des recherches menées au LIFAT depuis de nombreuses années.
La journée proposée vise, sous forme de petites conférences faites par les membres du laboratoire et des utilisateurs de ces techniques d'IA, à présenter les concepts de base, le fonctionnement et les évolutions récentes des méthodes et outils d’IA en proposant, autant que possible, des illustrations sur des jeux de données biologiques ou médicaux. Les principaux types d'applications actuels (imagerie, suivi d'objets, l’analyse des comportements, etc…) seront également présentés à l‘aide d’exemples concrets.


Au programme :
9h-10h30 => Données, représentations, décisions (JY Ramel, LIFAT)
11h12h30 => Apprentissage automatique, modèles et évaluation (T. Brouard, LIFAT)
12h30 -13h30 => Pause Repas
13h30-15h  => Le Deep Learning (R. Raveaux, LIFAT)
15h30-16h00 => Illustration 1 : Laurent Petit - Deep Learning en tractographie
16h00-16h30 => Illustration 2 : Pieere-Olivier Fernagut : Exemples d'exploitation de la plateforme DeepLabCut
16h30-17h => Echanges, Débriefing, ...

Le contact pour infos : jean-yves.ramel@univ-tours.fr

Formulaire à retourner à Anne-Laure PICARD : anne-laure.picard@univ-tours.fr avant le 20.02.2020