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Engineering AI-Enabled Systems with Interdisciplinary Teams

18 juin 2020 @ 12h00 - 13h00

Gratuit

La 3e édition édition du symposium international SEMLA (Software Engineering for Machine Learning Applications) est arrivée!

Étant donné la situation actuelle de pandémie, le SEMLA 2020 se tiendra sous la forme de webinaires gratuits (en anglais).

Le SEMLA vise à rassembler la communauté de recherche et les praticien.ne.s du génie logiciel et de l’apprentissage automatique pour réfléchir et discuter des défis et des implications de l’ingénierie de systèmes logiciels complexes axés sur les données. Nous sommes très fiers chez IVADO de soutenir cet important événement!

Si tout le monde s’accorde pour dire que le développement de nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique augmentera le potentiel de l’analyse des données, seule leur mise en œuvre dans des systèmes réels leur permettra de réaliser leur plein potentiel. Du point de vue de l’ingénierie, une fois qu’un algorithme est mis en œuvre, il nécessite une architecture solide, une validation des modèles/données, un suivi approprié des modifications, des stratégies d’ingénierie de versions dédiées, l’adoption judicieuse de modèles de conception et de contrôles de sécurité, ainsi qu’une évaluation et un ajustement approfondis de l’expérience utilisateur. Toutes ces activités requièrent des connaissances combinées en génie logiciel, en science des données et en apprentissage automatique.

SEMLA invite ainsi toute la communauté de recherche et les praticien.ne.s  à en apprendre plus sur ces sujets à travers plusieurs webinaires avec des expert.e.s mondiaux dans le domaine de l’apprentissage automatique et du génie logiciel.

Webinaires à venir (en anglais)

▶️ 17 juin : Diego Oppenheimer, Algorithmia 
DevOps for Machine Learning and other Half-Truths: Processes and Tools for the ML Lifecycle

▶️ 18 juin : Christian Kästner, Carnegie Mellon School of Computer Science
Engineering AI-Enabled Systems with Interdisciplinary Teams
▶️ 22 juin : Samuel Deng et Achille C. Varzi, Columbia University 
Methodological Blind Spots in Machine Learning Fairness: Lessons from the Philosophy of Science and Computer Science
▶️ 23 juin : Grady Booch, IBM Research
Software Methodology and Lifecycle In AI
▶️ 30 juin : Mark Harman, Facebook 
A Hidden, Bot-only Platform to Learn About Trolls and Scammers (tentative title)

Apprenez-en plus sur nos conférenciers >>

Détails

Date :
18 juin 2020
Heure :
12h00 - 13h00
Prix :
Gratuit
Site :
https://semla.polymtl.ca/registrationpage/