SARI SARI

Ceci est une ancienne révision du document !


Intelligence Artificielle, Machine Learning et Deep Learning

  Cette 1/2 journée aura lieu :

  Jeudi 6 juin, à 9h30
  Auditorium IMAG

Plan d'accès :

 https://gricad.univ-grenoble-alpes.fr/plan-acces
  

La participation est libre, ouverte, gratuite et anonyme, mais votre inscription nous permet d'ajuster l'organisation de la journée https://evento.renater.fr/survey/intelligence-artificielle-machine-learning-et-deep-learning-1zf5dktk

Vous pouvez aussi suivre ce séminaire en direct https://gricad.univ-grenoble-alpes.fr/multimedia/direct

     Programme :

9h00 Accueil avec café et croissants

9h30 Intelligence Artificielle, Machine Learning et Deep Learning, ou quand les neurones prennent le pouvoir. Principes, usages et exemples.

Depuis quelques années, les techniques basées sur l'apprentissage artificiel et plus particulièrement les réseaux de neurones, ont permis d'obtenir des résultats spectaculaires. L'avènement de ces techniques est le résultat d'un long processus, parsemé de controverses et de rebondissements, dont l'impact et en mesure de changer profondément notre méthode scientifique. Jean-Luc Parouty (CNRS/SIMaP)

10h30 Pause Café

11h00 Machine Learning en Python avec la librairie Scikit-learn

De nombreux domaines, tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance de la parole, la robotique, utilisent aujourd'hui l'apprentissage automatique (ou machine learning). Cette présentation donnera une vision d'ensemble de l'apprentissage automatique et montrera à quel point le langage Python permet un prototypage simple et rapide de n'importe quel algorithme via la librairie Scikit-learn. Julien MUZEAU - Doctorant (GIPSA-lab)

11h20 Identifier des plantes à l'aide du Deep Learning et Keras https://github.com/ludovicdmt/prez_SARI

Nous allons montrer en pratique (utilisation de Jupyter Lab) comment construire, à l'aide de Keras (framework Python de deep-learning), un CNN permettant d'identifier efficacement une plante à partir d'une image d'une de ses feuilles. Ludovic DARMET - Doctorant (GIPSA-lab)

11h40 Infrastructure de Deep Learning du mésocentre de calcul GRICAD

Description de l’infrastructure GPU de GRICAD, demande de ressources et chargement de l’environnement de développement, démonstration. Glenn Cougoulat, IR (LJK/GRICAD)