Machine Learning Aix-Marseille S02E09

De l'intelligence artificielle à Aix-Marseille : transfert de style par du deep learning et de la neuro-imagerie.

Merci encore à l'Ecole de Management EMD de nous accueillir, salle Egypte, au 3eme étage.

Présentations :

• Le Journal du Machine Learning : Présentation de l'actualité du machine learning dans l'industrie et dans la recherche (produits, outils, articles, etc.) par Laurent Cetinsoy (https://www.linkedin.com/in/laurentcetinsoy/)

• Transfert de style par Deep Learning, par Julien GUILLAUMIN (https://www.linkedin.com/in/julienguillaumin/)

Le transfert de style est une tâche particulière : elle demande de comprendre le style d'une peinture/dessin, de l'extraire pour l'appliquer à une photo sans modifier son contenu sémantique. De nombreuses applications mobiles et web réalisent cette tâche sous la forme de filtres, par exemple 'à la façon de Van Gogh'. Depuis 2015, il existe des méthodes utilisant les réseaux de neurones convolutifs (CNNs), entraînés dans un premier temps pour la classification d'images. Depuis deux ans ces méthodes ont fait d'énormes progrès et peuvent maintenant extraire le style de n'importe quelle œuvre d'art, même le dessin d'un enfant. Je vais présenter trois méthodes majeures utilisant le Deep Learning.
L'étude de ces algorithmes permet de bien comprendre les réseaux de neurones, de voir ce qu'il se passe à l'intérieur et de se défaire l'effet 'black-box'. Le transfert de style permet aussi de comprendre des notions importantes nécessaires à d'autres tâches comme la super-résolution ou la colorisation d'images.

Les codes des démonstrations seront disponibles sur GitHub (implémentation avec TensorFlow 1.1 en Python 3.5), si vous souhaitez refaire les expériences avec vos propres données/dessins.

• Machine learning et neuro-imagerie : pourquoi et comment ? par Sylvain Takerkart (https://www.linkedin.com/in/sylvain-takerkart-08570922/), Software Ingineer au CNRS, Institut de Neurosciences de la Timone, Marseille

La neuro-imagerie est un ensemble de techniques récentes pour imager le système nerveux, qui fournit des informations cruciales aux neuro-scientifiques qui cherchent à comprendre le fonctionnement du cerveau. Depuis une dizaine d'années, les techniques de machine learning sont de plus en plus utilisées pour modéliser et analyser les données de neuro-imagerie. Je présenterai un bilan rapide de leur intérêt, leurs objectifs et des challenges associés.

Vous êtes invités à amener un petit quelque chose à manger ou boire pour grignoter et échanger après les présentations.

Arrivez impérativement avant 18h55 pour avoir le portail ouvert ! Acceuil à partir de 18h30, salle Egypte au 3eme étage.

@ Jeudi 22/6 !

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