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-à suivre +===== Présentations ===== 
-[[http://devlog.cnrs.fr/jdev2017/t7#pr%C3%A9sentations| Plénière de la T7]]+ 
 + 
 +  * **14h00-14h40**: Historique, évolutions, tendances, ressources et outils de l'apprentissage. Synthèse des techniques en fonction des domaine et problème (ouverture sur le deep learning) - **Liva Ralaivola (équipe QARMA@LIF, Marseille)** et **Hachem Kadri (équipe QARMA@LIF, Marseille)** 
 +  * **14h40-15h20** : Apprentissage statistique pour la recherche par les données - **Sébastien Dejean, Laurent Risser (IMT, Toulouse)**   
 +  * **15h20-15h40** : Pause 
 +  * **15h40-16h20** : Le centre de données scientifique de Paris-Saclay, l'éco-système pour la recherche par les données [[https://www.youtube.com/watch?v=KuHrlgJ1Z7g|Science des données et recherche par les données]] - retour d'expérience du Paris-Saclay CDS (focus sur l'inférence de connaissance) - **[[https://www.universite-paris-saclay.fr/fr/balazs-kegl|Balazs Kegl]] ** (IN2P3,Paris-Saclay) 
 +  * **16h20-17h00** : Tutoriel sur le Deep Learning - **Benoit Favre (équipe TALEP@LIF, Marseille)** et **Thierry Artières (équipe QARMA@LIF, Marseille)** 
 +  * **17h00-17h40** : La visualisation des données et python (dataviz, pandas)" - **[[http://romain.vuillemot.net/|Romain Vuillemot]] (Ecole Centrale Lyon, laboratoire LIRIS)**. Principes de base en visualisation; panorama  des bibliothèques existantes (matplotlib, seaborn, bokeh, plot.ly); utilisation  de Notebooks. 
 
jdev2017/t7.p01.txt · Dernière modification: 2017/06/21 16:55 par chrystel.moreau@lam.fr
 
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