OnBoardingSchool : Introduction à l'apprentissage automatique

9 oct. 2023, 14:00 → 13 oct. 2023, 19:00 Europe/Paris

100/-1-A900 - Auditorium Joliot Curie (IJCLab)

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)

lundi 9 octobre

14:00 → 17:00 Cours: Introduction

14:00 Introduction au Machine learning

Orateur: Marc DURANTON

15:30 Pause

16:00 Concepts fondamentaux du Machine learning

Orateur: Francoise BOUVET (IJCLab)

17:00 → 17:30 Travaux pratiques: Vérification des environnements de travail

18:00 → 20:00 Cocktail de bienvenue

mardi 10 octobre

09:30 → 11:00 Cours: Apprentissage supervisé

Président de session: Valérie Gautard

11:00 → 11:30 Pause

11:30 → 13:00 Travaux pratiques: Apprentissage supervisé

Président de session: Valerie Gautard

14:30 → 16:00 Cours: Apprentissage non supervisé

Président de session: corentin allaire (IJCLab)

16:00 → 16:30 Pause

16:30 → 18:00 Travaux pratiques: Apprentissage non supervisé

Président de session: corentin allaire (IJCLab)

mercredi 11 octobre

09:30 → 10:15 Cours: Préparation des données

Président de session: Francoise BOUVET (IJCLab)

10:15 → 11:00 Cours: Réseaux de neurones et perceptron multicouche

Président de session: Francoise BOUVET (IJCLab)

11:00 → 11:30 Pause

11:30 → 13:00 Cours: Réseaux de neurones et perceptron multicouche

Président de session: Francoise BOUVET (IJCLab)

14:30 → 16:00 Travaux pratiques: Réseaux de neurones et perceptron multicouche

Président de session: Francoise BOUVET (IJCLab)

16:00 → 16:30 Pause

16:30 → 17:15 Cours: Optimisation des hypers-paramètres

Président de session: corentin allaire (IJCLab)

17:15 → 18:00 Travaux pratiques: Optimisation des hypers-paramètres

Président de session: corentin allaire (IJCLab)

jeudi 12 octobre

09:30 → 10:15 Cours: Réseaux de convolution

Président de session: Francoise BOUVET (IJCLab)

10:15 → 11:00 Travaux pratiques: Réseaux de convolution

Président de session: Francoise BOUVET (IJCLab)

11:00 → 11:30 Pause

11:30 → 13:00 Travaux pratiques: Réseaux de convolution

Président de session: Francoise BOUVET (IJCLab)

14:30 → 16:00 Cours: Nouveaux réseaux profonds

Président de session: corentin allaire (IJCLab)

16:00 → 16:30 Pause

16:30 → 18:00 Travaux pratiques: Nouveaux réseaux profonds

Président de session: corentin allaire (IJCLab)

19:30 → 21:30 Dinner

vendredi 13 octobre

09:00 → 10:30 Ouvertures: Applications dans la recherche

09:00 Médicale

Orateur: Frédérique Frouin

09:30 Physique des particules

Orateur: M. David Rousseau (IJCLab, Orsay, France)

10:00 Détection de photons gamma

Orateur: Geoffrey Daniel

10:30 → 11:00 Pause

11:00 → 12:30 Ouvertures: Table ronde sur les questions liées à l'IA

Présidents de session: M. David Rousseau (IJCLab, Orsay, France), Frédérique Frouin, Geoffrey Daniel, Marc Duranton, Valérie Gautard