What we're about

Ceci est un groupe pour échanger et partager autour de la transformation digitale de l'entreprise en utilisant les nouvelles technologies, le big data et le machine learning. Tout le monde est invité, peu importe son niveau de connaissance technique ou son projet professionnel.

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Atelier découverte de l'intelligence artificielle

198B Rue la Fayette

Atelier ouvert aux débutants et aux non programmeurs (aucune connaissance technique exigée ni requise) Une journée pour apprendre l’intelligence artificielle. LE CONCEPT Faites vos premiers pas dans le monde de l’intelligence artificielle !! ✔ Découvrez ce qu'est l'IA, à quoi elle sert et comment elle transforme notre société. ✔ Mettez vous dans la peau d’un professionnel en IA pendant une journée. ✔ Créez vous même une IA capable d’analyser et classifier des images toute seule ! LA PROMESSE À la suite de cet atelier, vous saurez : ✔ Faire la différence entre IA, machine learning, réseaux de neurones, deep learning et autres concepts de base. ✔ Échanger avec des data scientists en parlant leur langage. ✔ Quels seront les métiers du futur et les différentes perspectives de carrière dans l’intelligence artificielle. ✔ Vous aurez dépassé vos limites et réalisé vous-même une intelligence artificielle fonctionnelle, que vous pourrez montrer à vos proches. INSCRIPTIONS SUR : www.atelierdecouverteintelligenceartificielle.com

Comment faire passer à l'échelle les données d'entraînement ?

IMPORTANT: Pour participer à cet événement, il ne suffit pas de cliquer sur le site de meetup. Votre inscription est gratuite mais obligatoire sur ce lien : https://fr.mlab.ai/events/2019-11-21-comment-faire-passer-lechelle-les-donnees-dentrainement "Il vaut mieux un algorithme standard sur beaucoup de données de qualité qu'un algorithme état de l'art sur peu de données." Ainsi l'étiquetage de donnée est devenu, même si très pénible, une étape incontournable du processus de modélisation. Cependant, l'annotation à l'échelle exige la combinaison d'interfaces intuitives et de machine learning (pour pré annoter par exemple). Plus encore, la labellisation à l'échelle sans compromettre la qualité des données exige de la transparence tout au long du processus d'étiquetage pour faciliter le suivi de la qualité et la collaboration interne et/ou avec des annotateurs externes. Venez participer à notre meetup où nous montrerons comment Kili a réussi à structurer le pipeline d'annotation pour pouvoir passer à l'échelle et mieux encore pour aider à la mise en production en facilitant la supervision humaine et l'apprentissage continu.

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Atelier Deep Learning

198B Rue la Fayette

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