OnBoardingSchool : Introduction à l'apprentissage automatique
Présentation
L'apprentissage automatique est la partie de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des modèles mathématiques pour permettre aux ordinateurs d'apprendre et d'effectuer des tâches à partir de données. L’objectif principal de cette école est de présenter les concepts généraux d’apprentissage automatique (Machine Learning -ML- et Deep Learning -DL-) et de définir ses domaines et conditions d’application à travers des cas concrets. Cette école est financée par le projet AISSAI (Artificial Intelligence for Science and Science for Artificial Intelligence) du CNRS.
Objectifs
A l’issue de la formation, les participants seront en mesure :
- d’identifier la nature d'un problème d'apprentissage automatique : supervisé / non-supervisé, classification / régression
- de comprendre les concepts mathématiques des méthodes classiques de ML et de DL
- de mettre en œuvre les méthodes répandues de ML (SVM, arbres de décision, …)
- de mettre en œuvre une architecture simple de réseaux de neurones (Perceptron MultiCouche et Réseau de Convolution)
- de connaître les principaux algorithmes du DL
- d’évaluer les performances de ces méthodes à travers plusieurs métriques
- de savoir interpréter les résultats des algorithmes et identifier leurs limites
- d’utiliser les outils Sklearn, Keras / Tensor Flow
La semaine sera organisée sous forme d’alternance de cours théoriques et de TPs sur ordinateur.
Public
Cette école est ouverte aux chercheurs (y compris doctorants et post-doctorants) et aux ingénieurs de tous instituts.
Langue
Les cours seront dispensés en français.
Prérequis
Bonnes bases de Python et de NumPy ; connaissances de base en algèbre linéaire/statistiques/probabilités.
Equipement
Il est demandé aux stagiaires de venir avec leur propre ordinateur sur lequel les logiciels libres nécessaires à la formation seront préalablement installés. Les instructions seront communiquées avant le début du stage.
La participation est limitée à 50 participants. Par conséquent, l’inscription ne vaut pas acceptation et une sélection pourra être effectuée si nécessaire.
Lieu
La formation aura lieu sur le campus Orsay-Vallée, dans les locaux d’IJCLab au bâtiment 100 :
- lundi : auditorium Joliot Curie (sous-sol)
- mardi au vendredi : salle des conseils (RdC)
Albertine Dubois
Alice Bernard
Aël Cador
Benoit Guibert
Cloé Mahé
corentin allaire
Daniel Goujot
Daniel Romero Acero
David Rousseau
Denis Allard
Esteban Lorenzano
Frédérique Frouin
Giorgia Pasqualato
Hugo JIMENEZ PEREZ
Jihane Moultaka
Jorge GARCIA FLORES
Joséphine Courouble
Karl Hauschild
Marie-Pierre Gaigeot
Marie-Sophie CARRASCO
Maxence Frétaud
Sandra SARA
Stéphane Chevobbe
sylvain rousseau
Theodore Avgitas
Valérie Gautard
Yannick Guéhenneux
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