Écoles d’été
EFELIA Côte d'Azur organise plusieurs écoles d'été dans l'objectif de partager son expertise avec différents publics, leur permettant ainsi d'acquérir de nouvelles connaissances et compétences dans le domaine de l'intelligence artificielle.
Deep Learning School
Que vous soyez chercheur(se), ingénieur(e), expert(e) en deep learning, ou simplement désireux(se) d'en savoir plus sur ces méthodes cruciales au cœur de l'IA moderne, venez apprendre auprès d'experts de renommée mondiale dans le cadre exceptionnel de la Côte d'Azur.
Ecole d'été DL4T
L'université d'été est ouverte aux étudiants de licence et de M1 de la Faculté de droit et de science politique de Nice. Le projet Deep Law for Tech (DL4T) a pour objectif de contribuer à la connaissance, à la promotion et à la construction de normes juridiques encadrant la création de normes techniques. Il s'inscrit dans le mouvement Deep Tech. Il apporte une réponse scientifique et normative au besoin de cadres juridiques innovants requis par les cadres technologiques émergents.
KID Summer School: Knowledge Dynamics, Industry Evolution, Economic Development
Fidèle à sa tradition de 10 ans, l'école vise à attirer des étudiants intéressés par l'étude d'un large éventail de sujets tels que l'émergence et la persistance de l'innovation, l'entrepreneuriat, la croissance des entreprises, la gouvernance et la performance des entreprises, l'agglomération géographique et la dispersion des activités industrielles, la dynamique des compétences, l'économie de la science, les villes intelligentes et l'innovation environnementale. L'école accueille des doctorants, des post-doctorants et de jeunes chercheurs. Les participants à l'école d'été bénéficieront de conférences données par des chercheurs internationaux de grande renommée. Les conférences couvriront des sujets théoriques et empiriques avec un accent particulier sur les techniques statistiques et économétriques les plus récentes.
Machine Learning + Simulation
Une école d’été pour un public expert en calcul scientifique ou en mathématiques appliquées, non-spécialiste des techniques d’intelligence artificielle (IA), et souhaitant développer des compétences en machine learning.
Cette école vise à initier aux techniques de machine learning (ML, ou apprentissage automatique) des publics étudiants, ingénieurs et chercheurs issus du domaine de la simulation numérique pour des disciplines variées. Les méthodologies enseignées concernent à la fois des tâches externes en lien avec la simulation numérique (pré- et post-traitement, jumeaux numériques, contrôle, etc.), ainsi que des opérations internes à la simulation (calibrage, modélisation). La formation inclut des cours théoriques et des séances pratiques. L’objectif est de fournir aux participantes et participants un bagage initial en apprentissage automatique qui permettra ensuite d’appliquer ces techniques à leurs domaines respectifs et faire évoluer leurs pratiques, dans le contexte général de la simulation numérique des systèmes complexes.
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MaNiTou Summer School on Gravitational Waves
Une école d’été organisée par les communautés scientifiques travaillant dans le domaine des ondes gravitationnelles dans trois sites du sud de la France, à savoir Marseille, Nice et Toulouse (MaNiTou).
L’objectif de cette école est de former les participantes et les participants à l’analyse des données issues des détecteurs d’ondes gravitationnelles par diverses méthodes, dont l’utilisation d’outils d’intelligence artificielle, afin de mieux comprendre notre Univers. Il s’avère que les algorithmes d’apprentissage profond sont de plus en plus utilisés pour mieux prendre en compte la complexité des modèles des sources astrophysiques recherchées. Ce domaine encore émergeant dans la communauté des ondes gravitationnelles est un aspect innovant de cette école d’été.
Créativités Artificielles : Approches critiques de l'IA
Un colloque interdisciplinaire pour analyser les transformations contemporaines de la créativité à l’ère des systèmes d’intelligence artificielle.
Ce rendez-vous scientifique, organisé en partenariat avec l’Université de Montréal et plusieurs structures de recherche, propose d’interroger les frontières entre création humaine et production algorithmique, en croisant les approches issues de la littérature, de la philosophie, de l’art, du design, des médias et des industries culturelles. Les échanges portent sur la manière dont certains algorithmes modélisent la créativité, ainsi que sur les transformations des pratiques artistiques et culturelles à l’ère de l’intelligence artificielle. Ils questionnent également la valeur accordée aux productions issues de ces outils et les enjeux culturels, épistémologiques et politiques liés à leur développement.
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