T8 - la programmation et le déploiement de l'IA

Du Calcul à l'IA : Comment programmer, augmenter et déployer votre intelligence.

Objectifs

A l’heure où les données instrumentales et les données computationnelles explosent, l’IA fait actuellement une percée remarquable avec l’utilisation massive des données. La recherche par les données révolutionne la démarche scientifique. Les outils d’apprentissage automatique comme l’apprentissage profond ont comme verrou la puissance de calcul, la préparation et l’accès aux données. D’autre part, l’offre de calcul se diversifie en terme d’architectures et d’organisation des capacités de calcul et est en constante mutation. L’IA nécessite un changement complet de méthode, architectures (GPU), d’outils et de savoir-faire par rapport à l’ HPCs. Par ailleurs, les centres de calcul classiques sont amenés à évoluer vers un cluster de data science (HPC, HPDA). Notre communauté doit s’adapter et participer à ce nouveau contexte.

Mots Clés

  • IA, intelligence artificielle , prédiction
  • traitement et analyse des données.
  • calcul (GPU, containers,…)
  • Langages (python, julia, R, …)
  • Algorithmes.
  • Apprentissage automatique et/ou profond …
  • Environnements/outils/frameworks (compute lab,Keras, google collab, notebook, pytorch, tensorflow, Réseaux de neurones, deep learning ) Cloud ( Saas, AWS, google collab, google earth engine, Pangeo…)
  • Notebooks.
  • Sciences des données.

ARM, FPGA, GPU, Passage à l'échelle, Keras, Julia, compute lab, notebook, pytorch, tensorflow, Réseaux de neurones, Deep learning, apprentissage automatique, IA , apprentissage profond , Intelligence artificielle , Sciences des données.

 
jdev2020/t8.txt · Dernière modification: 2020/02/20 16:42 par etienne.gondet@get.obs-mip.fr
 
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