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Deep Learning school 2019

Organisée par la Maison de la modélisation, de la simulation et des interactions.


15/07/2019   :   15h55 ▸ 19/07/2019   :   15h55
Campus SophiaTech - bâtiment Forum - 930 route des colles - Sophia Antipolis
Publication : 15/07/2019
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Si vous souhaitez savoir comment fonctionnent les algorithmes qui sont intégrées dans votre enceinte connectée, dans google home ou votre google home mini, venez assister à la conférence de Rohit Prabhavalkar , Google USA, qui fera une leçon sur les dernières avancées de la reconnaissance de la parole « End-to-end models for automatic speech recognition ».

Si vous souhaitez comprendre comment les progrès en vision artificielle et en apprentissage profond révolutionnent le domaine des robots terrestres et des robots aériens, nous aurons une conférence donnée par le professeur Martial Hébert, Carnegie Mellon University USA, qui dirige depuis 5 ans (et pour au moins 5 ans encore) l’un des plus prestigieux instituts de robotique du monde à CMU. Ce thème très important pour notre territoire sera également abordé sous l’angle des véhicules autonome par la conférence «Deep learning for self-driving cars and beyond » du professeur Alexandre Alahi, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, qui dirige le VITA Lab (Visual Intelligence for Transportation) à l’EPFL.

L’une des questions cruciales avec les récentes avancés des algorithmes d’apprentissage profond, qui peuvent dépasser l'humain dans certaines tâches de reconnaissance, concerne l’interprétabilité et la robustesse de ces méthodes. Ces thèmes seront abordés dans la conférence du professeur Graham Taylor, Université de Toronto et Vector Institute qui présentera ses travaux sur «Towards interpretable and robust machine learning systems».

Cette semaine de conférence se terminera par une conférence d’Armand Joulin, de Facebook AI Research sur les modèles d'analyse du langage, un autre domaine d’avancées considérables dans les dernières années.
Les après-midi des 4 premières journées seront consacrés à des labs qui essaieront dans la limite du possible (en termes de temps et de ressources) de mettre en œuvre certains des algorithmes présentés dans la conférence le matin.