À propos de ce groupe

On parle beaucoup d'intelligence artificielle en ce moment et des algorithmes de Google / Facebook / Amazon. Ce groupe s'adresse à tous celles et ceux qui sont intéressés par la data science, le big data et le machine learning à Pau et aux alentours. Le but est de créer des occasions d'échanger autour des algorithmes d'aide à la décision en alternant des conférences générales présentant les concepts et les idées principales du domaine et des travaux pratiques traitant des usecases réels à l'aide d'outils interactifs (notebook python par exemple). Les intervenants auront des profils d'universitaires, d'entrepreneurs ou plus techniques (data scientists). Ce groupe est animé par l'association IAPau (http://iapau.fr/), dont le but est de favoriser les échanges entre collectivités, industries, chercheurs et université autour de l'IA.

Il est financé par l'association IAPau, la pépinière d'entreprise hélioparc à Pau et la compagnie de data science LumenAI (https://www.lumenai.fr)

Rejoignez-nous sur LinkedIn : http://www.linkedin.com/company/meetup-machine-learning-pau

Événements à venir (1)

Large et faible quantité de données pour 3 applications industrielles

N'a pas encore de lieu

Petit échauffement avant l'événement IAPau4 :), RDV à l'auditorium de l'hélioparc pour ce meetup en HYBRIDE ainsi que pour le pot qui suivra! Le pass sanitaire est obligatoire pour le pot. Jauge 30pers. place assurée 15 minutes avant l'événement sur réservation à [masked]

Et si ce n'est pas fait, n'oubliez pas de vous inscrivre sur iapau.org pour discuter le 3 décembre informatique quantique, NLP, souveraineté, et IA bien sûr!

Sujet du meetup:
Le but de cette présentation est l'adaptation industrielle d'algorithmes de machine learning. Le premier sujet sera la mesure de consommation d'énergie dans l'aéronautique et comment cette tâche peut être exploitée pour identifier des pannes et des intrusions extérieures. Ensuite, nous verrons le déploiement de capteurs intelligents capables de détection multiples à partir d'un niveau de mesures. La dernière partie nous ouvre le contexte du transfert learning et de la sélection de caractéristiques dans le domaine riche en données de la construction des semi-conducteurs.

Bio:
Oussama Djedidi a obtenu son doctorat en génie informatique et automatique à Aix-Marseille Université. Il travaille depuis sur l'utilisation des techniques d'IA dans les applications d'ingénierie et la physique, notamment les capteurs virtuels et intelligents, et la prédiction de la durée de vie utile résiduelle (RUL) des systèmes critiques pour la sécurité de fonctionnement.

Actuellement, il fait partie du département SFL à l'école des Mines de Saint-Etiennes, et travaille sur la sélection des attribues et la modélisation de la métrologie virtuelle dans l'industrie des semi-conducteurs, dans le cadre du projet européens MADEin4. Pendant sa thèse, il a travaillé sur le développement de méthodes de surveillance et de diagnostic des systèmes embarqués utilisés dans les écrans tactiles des cockpits avioniques du futur et a établi une preuve de concept pour la modélisation et le cadre de surveillance."

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