Cours de Data Science du 18 septembre
Le cours de Science des Données du 18 septembre matin aura bien lieu à l’ECM come prévu. La seule différence : L’horaire de fin sera plus probablement 12h15 que 11h45.
Continue ReadingIntelligence Artificielle & Apprentissage Automatique
Le cours de Science des Données du 18 septembre matin aura bien lieu à l’ECM come prévu. La seule différence : L’horaire de fin sera plus probablement 12h15 que 11h45.
Continue ReadingLes cours et TPs du cours Science des données sont communs à l’UE Machine Learning de l’ECM et au master I3A de AMU. Tous les cours se dérouleront sur le campus de l’Ecole Centrale Marseille Voir le plan d’accès pour venir à l’École Centrale Voir le plan du campus Les TPs de Science de données seront…
Continue ReadingLa rentrée du master a eu lieu le 10 Septembre 2018 Voir les slides qui y ont été présentés
Continue ReadingInfosys, le numéro deux indien des services informatiques, ouvre son centre d’excellence logistique et transport à Marseille. Dans ce cadre Infosys déclare vouloir créer une chaire IA avec Aix-Marseille Université Lire l’article
Continue ReadingLa conférence ICLR est la conférence de référence sur le Deep Learning et les Réseaux de Neurones. La conférence a attiré environ 2000 participants mais l’inscription à la conférence a été rapidement fermée après son ouverture car la capacité maximale avait été atteinte. QARMA y était représenté avec un article co-écrit avec le laboratoire LIP6…
Continue ReadingUne démo par l’équipe du parcours IAAA. Les embeddings de mots sont des représentations réelles et vectorielles (en faible dimension) de mots d’une langue. Ces représentations sont apprises de façon non supervisée avec diverses méthodes généralement basées sur des réseaux de neurones. En utilisant un espace de représentation de dimension 2 on peut visualiser les…
Continue ReadingCette démo (réalisée par l’équipe de développement de Tensorflow) est disponible sur le site de Tensorflow une des plateformes les plus populaires pour programmer des modèles neuronaux et les apprendre en utilisant les capacités des GPUs.
Continue ReadingUne démo par l’équipe du parcours IAAA. Il est possible à l’aide de techniques d’apprentissage statistique d’apprendre des modèles comme celui utilisé ci-dessous pour générer des séquences « aléatoirement ». Il s’agit d’un générateur construit à l’aide d’un réseau de neurones récurrent (RNN). Il est utilisé ici pour générer des phrases aléatoirement mais pas totalement au hasard,…
Continue ReadingUne démo par l’équipe du parcours IAAA. Les CRFs (Conditional Random Fields) sont des modèles statistiques permettant de traiter des données structurées et en particulier des séquences. Cette démonstration montre comme utiliser un modèle de ce type pour réaliser l’étiquetage dit POS (Part Of Speech) d’une phrase. Le ‘étiquetage en POS (ou POS tagging) consiste…
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