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Le 28 novembre 2017
Saint-Martin-d'Hères - Domaine universitaire
Les termes « Big Data » et « Intelligence Artificielle » font référence à deux domaines qui cristallisent les attentions et les énergies tout en suscitant certains « fantasmes » aussi bien de peur que d’espoir.
Si les solutions d’Intelligence Artificielle ne sont pas nouvelles, elles ont connu un réel essor ces dernières années, en raison de l’émergence du Big Data se traduisant par la disponibilité de données massives et hétérogènes de toutes sortes, mais aussi d’algorithmes d’apprentissage automatique de plus en plus puissants pour les exploiter grâce aux progrès informatiques et mathématiques.
L’objectif de cette rencontre est de donner des clefs de lecture pour mieux comprendre les différentes facettes du Big Data et les principales approches d’Intelligence Artificielle, et pouvoir mieux les mettre en lien avec des besoins applicatifs spécifiques en fonction du volume et du type des données produites ou disponibles.
Programme et présentations
- 08:15-08:30 : Accueil
- 08:30-09:00 : Exposé introductif
Panorama des Principales Approches d’Intelligence Artificielle en lien avec le Big Data
Marie-Christine Rousset, Université Grenoble Alpes et Institut Universitaire de France, Laboratoire d’Informatique de Grenoble
Télécharger la présentation - 09:00-10:00 : Exposés spécialisés
- Quelques Applications en Apprentissage Profond (Deep Learning)
Laurent Besacier, Université Grenoble Alpes, Laboratoire d’Informatique de Grenoble
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Ces dernières années, les méthodes fondées sur l’apprentissage profond (deep learning) se sont révélées très efficaces pour certaines tâches difficiles d’intelligence artificielle : traduction automatique, transcription de la parole, classification d’images, description d’images en langage naturel (image captioning). On présentera dans cet exposé les grands principes de ce domaine en plein essor, ainsi que quelques « success stories » dans les domaines d’application mentionnés ci-dessous. - Apprentissage Statistique : Principes et Zoom sur des Applications Biomédicales
Adeline Leclercq Samson, Université Grenoble Alpes, Laboratoire Jean Kuntzmann
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L'apprentissage statistique est un domaine en plein essor et qui se révèle un outil puissant de prise de décision dans de nombreux domaines. On présentera dans cet exposé les grands principes et quelques exemples d'applications dans le domaine biomédical.
- Quelques Applications en Apprentissage Profond (Deep Learning)
- 10:00-10:30 : Temps d'échanges
Présentation de Laurence Pierre : Les socles d'une collaboration Entreprise/Université
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Date
De 8h15 à 10h30
Localisation
Saint-Martin-d'Hères - Domaine universitaire
UFR IM2AG
60 rue de la chimie
Domaine universitaire
Saint-Martin d’Hères
Petits-Déjeuners Persyval-Minalogic
Mieux comprendre les problématiques de R&D
Le LabEx PERSYVAL et Minalogic lancent des rencontres régulières entre académiques et industriels sur des thématiques à fort impact sociétal dans le champ de compétences de PERSYVAL-Lab. Le format choisi est celui de petits-déjeuners sur le campus de Saint-Martin-d'Hères, programmés des mardis matin, avec des exposés de vulgarisation par des spécialistes de la thématique choisie suivis d'un moment d'échange et discussions.
Ces rencontres ont pour but de :
- découvrir les problématiques et les avancées de la recherche dans un secteur à la pointe de l’actualité
- appréhender le potentiel pour le développement innovant d’applications
- échanger sur des projets R&D avec des spécialistes du domaine
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