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SUMMARY:Cooperathon
DESCRIPTION:FROM SEPTEMBER 26 TO NOVEMBER 1ST\, 2018\nThe World’s largest open innovation competition! \nThe Cooperathon is both a platform and a movement. \nThe platform is a place for learning and co-creating where projects with a big social impact take shape. \nThe movement is a community of people and organizations who believe cooperation\, innovation and entrepreneurship can make a positive difference in the world. \nThe 2018 Cooperathon will revolve around the tracks of finance\, education\, healthcare and energy. \nEach track ties into one or more of the United Nations’ sustainable development goals.
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SUMMARY:IVADO/MILA Deep Learning French School
DESCRIPTION:From October 22-26\, 2018 (in French)\nÉcole IVADO/MILA en Apprentissage Profond (3e édition)\nL’apprentissage profond est une technique d’apprentissage automatique (machine learning) qui a considérablement amélioré les résultats précédents entre autres en vision par ordinateur\, en reconnaissance de la parole ou en traduction automatique. De nombreux autres domaines sont touchés par cette nouvelle technologie\, ou vont l’être.  Face à l’intérêt suscité par cette technologie\, et face aux besoins de formation\, IVADO et le MILA (le plus gros laboratoire académique au monde spécialisé en apprentissage profond et pionnier du domaine) offrent une semaine de formation du 22 au 26 octobre 2018. \nÀ la fin de cette semaine\, les participants seront aptes à intervenir sur des projets dans le domaine et auront le bagage nécessaire pour continuer par eux-mêmes leur apprentissage\, une fois revenu dans leur milieu de travail\, ou d’étude. \nContenu de la semaine\nL’École en apprentissage profond donnera à ses participants les bases théoriques et pratiques nécessaires à la compréhension des techniques d’apprentissage profond\, et ils en ressortiront outillés pour intervenir sur des projets faisant appel à ces techniques. Le contenu est plus orienté vers la pratique et l’application que la théorie et la recherche. Le contenu théorique nécessaire sera présenté\, mais il sera complété par une comparaison des bibliothèques classiques pour l’apprentissage profond\, par des présentations de scripts et de stratégies d’entraînement\, ainsi que par un retour d’expérience sur les problèmes spécifiques liés à la mise en oeuvre de projets d’intelligence artificielle en milieu industriel (infrastructure\, accès aux données\, résultats\, etc.). \nLe contenu de cette école s’adresse principalement aux professionnels de l’informatique (ingénieurs\, informaticiens qui sont au moins détenteurs d’un baccalauréat en sciences ou en génie)\, mais les professeurs et les étudiants aux cycles supérieurs en sciences ou en ingénierie (essentiellement ceux qui ne sont pas encore familiers avec l’apprentissage profond) peuvent aussi y trouver leur intérêt. \nUne connaissance minimale en programmation (idéalement Python) est souhaitable afin de bien pouvoir comprendre les tutoriels. Nous suggérons aussi le cours en ligne Introduction à l’apprentissage profond disponible sur EDUlib pour les non-initiés en apprentissage automatique et profond. \nProgramme préliminaire\nVoici le programme préliminaire. L’horaire détaillé pour chacun des blocs sera diffusés sous peu. \nLundi \n\nDéjeuner et réseautage \nIntroduction : Apprentissage automatique (Jean-Michel Sellier)\nÉquité et transparence\nIntroduction : Bibliothèques et matériel (Mathieu Germain)\n\nMardi \n\nIntroduction : Apprentissage profond (Gaétan Marceau Caron)\nEntraînement : Graphe computationnel & backpropagation (Gaétan Marceau Caron)\nEntraînement : Optimisation continue (Gaétan Marceau Caron)\nTutoriel : Données catégorielles (MLP) (Arsène Fansi)\n\nMercredi \n\nModèle : Réseaux à convolution 1 (Alexei Nordell Markovits)\nModèle : Réseaux à convolution 2 (Alexei Nordell Markovits)\nApplication : Traitement d’images (Margaux Luck)\nTutoriel : Images (CNN) (Margaux Luck)\n\nJeudi \n\nModèle : Réseaux récurrents 1 (César Laurent)\nModèle : Réseaux récurrents 2 (César Laurent)\nApplication : Traitement des langues naturelles (Arsène Fansi)\nTutoriel : Données séquentielles (RNN) (Francis Grégoire)\n\nVendredi \n\nIntroduction : Modèles génératifs (Mathieu Germain)\nIntroduction : Apprentissage par renforcement profond (Vincent François-Lavet)\nEn application : start-ups\nGroupes de discussion\n\nUn cocktail de réseautage aura lieu le mardi 23 octobre en soirée. \nInscription\nLes inscriptions sont maintenant ouvertes. Inscrivez-vous maintenant\, le nombre de places est limité! \nPage Web de l’événement >>
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