Name: soirée de lancement du GDG Cloud Paris
Start: 2016-06-28T18:30:00+02:00
End: 2016-06-28T21:30:00+02:00
Location: Google France

le GDG Cloud Paris organise sa grande soirée de lancement le 28 juin chez Google Paris. (ouverture des portes à 18h30)

Venez découvrir les possibilités de la plate-forme : VMs, Containers, Machine Learning, Big Data...

au Programme:

• Introduction GDG Cloud Paris

• 20 cool things about Google Cloud Platform (Alain Regnier, CTO Alto Labs)

• 1 an dans le kube, retour d'experience Kubernetes en startup (Jean-Baptiste Dusseaut, eXtreme Programmer - Fondateur)

• Tensorflow et l’apprentissage profond, sans les équations différentielles (Martin Gorner, Google Developer Relations)

• Analyse du dataset GDELT avec Datalab et TensorFlow (Alexander Usoltsev, data scientist chez Cirruseo et Thibault Lefèvre, Big Data Lead chez Cirruseo)

un grand merci a Google de nous accueillir dans ses locaux et pour les pizzas/boissons!

Programme détaillé:

20 cool things about Google Cloud Platform (aka 20 things I like about GCP)

Présentation de 20 choses intéressantes que permet Google Cloud Platform. Certaines sont relativement connues, d'autres moins. L'idée n'est pas de couvrir tout GCP, mais de mettre en avant certains de ses aspects particulièrement intéressants.

Alain Regnier est Architecte Technique et Entrepreneur passionné d'innovation. Il a passé 10 ans dans la Silicon Valley. Il travaille en tant que consultant et développeur principalement autour du Cloud, du Web et des Objets Connectés. Il accompagne également des startups dans le développement de prototypes/POCs techniques et en faisant le lien entre les fondateurs et les développeurs.

1 an dans le kube, retour d'experience Kubernetes en startup

En tant que développeur, nous avons souvent tendance à ne pas vouloir entendre parler de comment notre code est exploité en production. Pourtant, en tant que CTO d’un certain nombre de startups, j’ai du bon gré mal gré me résoudre à arrêter de bricoler, et commencer à tenter d’appliquer les mêmes principes à mon infra que sur mon code : limiter la complexité accidentelle, limiter les effets de bords, m’appuyer sur le plus simple qui fonctionne, sans jamais tomber dans le simpliste. En m’appuyant sur notre travail sur Jamshake.com, je vais tenter d’expliquer comment nous en sommes arrivés à utiliser Kubernetes sur GCE, avec ses joies, ses moments de doute, et son happy end (pour le moment ?? )

Jean-Baptiste Dusseaut - Développeur passionné depuis maintenant 14 ans. Également entrepreneur à mes heures perdues, j’ai travaillé dans différentes startups et entreprises plus classiques avant de co-fonder Arpinum il y a 6 ans. Nous accompagnons des startups en tant que CTO et associés afin de bâtir chaque jour le plus simple qui fonctionne pour avancer. Je participe ou organise régulièrement des conférences ou ateliers pour développeurs friands de passer moins de temps à lutter contre leur code et leurs serveurs.

Tensorflow et l’apprentissage profond, sans les équations différentielles

Google a récemment publié son framework d’intelligence artificielle appelé Tensorflow. Avec ce nouvel outil, l’apprentissage automatique franchit le pas entre la science de laboratoire et le métier d’ingénieur. Dans cette session, je vous monterai comment choisir la bonne architecture de réseau de neurones pour votre problème et comment bien gérer son apprentissage. Savoir résoudre des équations différentielles n’est plus nécessaire. Des problèmes difficiles comme la reconnaissance de l’écriture manuscrite peuvent maintenant être résolus avec quelques lignes de Python/Tensorflow et une collection de trucs & astuces d’ingénieur. La connaissance du langage Python n’est pas nécessaire pour suivre cette présentation.

Martin Gorner, Google Developer Relations - Martin se passionne pour la science, la technologie, l'informatique, les algorihmes et tout ce qui s'en rapproche. Après avoir obtenu son diplôme d'ingénieur à Mines Paris-Tech, Martin a commencé sa carrière dans le groupe "computer architecture" chez ST Microelectronics. Il a ensuite passé les 11 années suivantes dans le domaine naissant des livres électroniques, d'abord avec la start-up mobipocket.com, qui est ensuite devenue la partie logicielle du Kindle d'Amazon et ses versions mobiles. I a rejoint Google en 2011 et s'occupe désormais des technologies de calcul parallèle et d'apprentissage machine Dataflow et Tensorflow.

Analyse du dataset GDELT avec Datalab et TensorFlow

Présentation de notre analyse du dataset GDELT (http://gdeltproject.org/) avec Datalab et TensorFlow; GDELT recense l'ensemble des évènements couverts par la presse depuis 1979 (250M+ enregistrements)

Modèle neuronal de prédiction et visualisation avec Tableau

Alexander Usoltsev: data scientist chez Cirruseo, Sasha possède une dizaine d'années d'expérience en data management, développement et méthodes analytiques avancées

Thibault Lefèvre: Big Data Lead chez Cirruseo, Thibault possède une dizaine d'années d'expérience en data management, BI & analytics ainsi qu'en conseil autour des problèmatiques décisionnelles

Alain Regnier

Benjamin LACROIX

Tiffany Souterre

Pritesh BHEEMANEE

GDG Cloud Paris

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Cloud Computing

Big Data

Virtualization

Machine Learning

Firebase

Cloud Security

Google Developer Group

Docker

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Kubernetes

Containers

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