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SUMMARY:Rencontre Etudiants / Médecins / Entreprises - Recrutez des stagiaires pour des projets IA & santé
DESCRIPTION:Cette réunion vise à présenter différentes thématiques en IA et médecine aux étudiants des Masters  Données\, Apprentissage\, Connaissances (DAC); Mathématiques Vision Apprentissage (MVA) et Statistiques de Sorbonne Université dans l’objectif de proposer des stages de master 2. \nLes entreprises ont la possibilité d’y présenter une thématique d’IA liée au domaine médical. Vous aurez aussi l’occasion de discuter autour d’un déjeuner\, si la réunion se déroule physiquement\, avec les étudiants intéressés. \nSi vous souhaitez présenter un sujet\, veuillez contacter contact@datacraft.paris  \nLa réunion se fera en présentiel ou en distanciel selon l’évolution de la situation sanitaire. \nPour rejoindre la session : https://us02web.zoom.us/j/87566508222
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SUMMARY:Data science & procurement
DESCRIPTION:Objectif de l’atelier: \n\n\n\néchange de bonnes pratiques sur le développement de projets de data science en interne pour le département des achats  : contract analytics\, etc.\n\n\n\n  \n  \n  \n 
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SUMMARY:Interactions humain-agent et traitement automatique du langage naturel
DESCRIPTION:Séminaire animé par Chloé Clavel\, Telecom-paris \nLors de cet atelier\, vous examinerez le rôle du traitement du langage naturel dans l’interaction humain-agent à travers des illustrations de recherches sur l’analyse des énoncés de l’utilisateur en utilisant des méthodes symboliques (Langlet & Clavel\, 2016) et des méthodes d’apprentissage profond (Garcia et al. 2019\, Colombo et al. 2020\, Chapuis et al. 2020). Vous verrez également comment analyser ces interactions\, lorsque celles-ci sont multimodales (Hemamou et al. 2019\, Atamna et al. 2019). \n  \nS’ils le souhaitent\, les participants pourront présenter les différents types de données d’interactions disponibles dans leur entreprise et les traitements réalisés jusque maintenant afin que vous puissiez échanger sur les difficultés rencontrées et sur les différents enjeux encore à résoudre. \nPour avoir plus de détails sur les travaux de Chloé Clavel\, vous pouvez vous rendre sur sa page internet en cliquant sur ce lien. \n  \n 
URL:https://datacraft.paris/event/interactions-humain-agent-et-traitement-automatique-du-langage-naturel/
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SUMMARY:Machine learning for multivariate and functional anomaly detection
DESCRIPTION:This event is organized with the participation of Pavlo Mozharovskyi\, Telecom Paris. \nContent: \nAnomaly detection (Chandola et al.\, 2009) is a branch of machine learning which aims at identifying observations that exhibit abnormal behavior. Be it measurement errors\, disease development\, severe weather\, production quality default(s) (items) or failed equipment\, financial frauds or crisis events\, their on-time identification\, isolation and explanation constitute an important task in almost any branch of industry and science. \nDuring this workshop\, you will discuss the concept of data depth in both functional and multivariate settings\, review most common notion of the depth function (halfspace (Tukey\, 1975)\, projection (Zuo & Sefling\,2000)\, zonoid (Mosler\, 2002)\, spatial depth (Koltchinskii\, 1997); integrated (Claeskens et al.\, 2014) and curve (Lafaye De Micheaux et al.\, 2020) functional depths\, functional isolation forest Staerman et al. (2019)\, and focus on a number of real-world applications ranging from simulated situations to hurricane tracks and brain imaging. \nSoftware requirements: R (RStudio) for execution of R-notebooks (*.Rmd) and/or Python (Jupyter Notebook) for execution of Python-notebooks (*.ipynb). \nYou can visit the networking site of Pavlo Mozharovskyi and have access to the materials on this link. \n \n 
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SUMMARY:Entrepôt des données de santé de l'AP-HP et Intelligence artificielle
DESCRIPTION:Séminaire organisé par l’AP-HP\, datacraft et le Sorbonne Center for Artificial Intelligence pour favoriser l’émergence de projets collaboratifs pluridisciplinaires et l’échange de bonnes pratiques autour des données de santé. Cet événement est destiné aux expert.e.s data des organisations. \nAtelier inaugural le 30/09 (14:00-18:00). \nContenu : \n• Présentation de l’atelier et de ses objectifs : Elisa Salamanca (AP-HP)\, Isabelle Hilali (datacraft)\, Xavier Fresquet (Sorbonne Center for Artificial Intelligence) \n• Présentation de l’entrepôt des données de santé de l’AP-HP : Stéphane Bréant (AP-HP)\, Claire Hassen-Khodja (AP-HP/DRCI)\, données\, projets et collaborations en cours\, accès aux données Christel Daniel (AP-HP/WIND)\, Environnement de travail\, verrous techniques & méthodologiques actuels \n• Vision par ordinateur et segmentation d’images : Aniss Acherar\, (Sorbonne Université)\, Analyse d’image dans le domaine du paludisme et évaluation clinique. \n• FAIRification des données : accessibilité et interopérabilité des données de l’EDS : Nicolas Paris (APHP/WIND) \n• Traitement automatique des langues et données de santé : Perceval Wajsbürt (Sorbonne Université)\, Structuration de données textuelles et normalisation des concepts médicaux dans les textes
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SUMMARY:Contribuer aux bibliothèques open source Python et à scikit-learn
DESCRIPTION:En collaboration avec l’INRIA et Scikit-learn\, datacraft vous invite à découvrir comment contribuer aux bibliothèques open source en Python et en particulier à la librairie de machine learning scikit-learn. \nWorkshop animé par Roman Yurchak\, Symerio et Guillaume Lemaître\, INRIA\, membres de l’équipe de développement de scikit-learn. \nVous aurez l’occasion de contribuer au projet scikit-learn sur Github.Nous aborderons aussi d’autres sujets tels que la collaboration sur des projets open-source engénéral. \nPour participer\, il est nécessaire de connaître Python et idéalement d’avoir utilisé scikit-learn. \n  \nLes étapes suivantes sont fortement recommandées pour préparer ce workshop: \n1. Installer Python\, par exemple en utilisant la distribution d’Anaconda \n2. Lire le guide de contribution à scikit-learn. En particulier\, suivre les étapes 1 à 6 de la section “How to contribute”.
URL:https://datacraft.paris/event/ressources-et-collaboration-sur-une-bibliotheque-open-source/
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SUMMARY:Machine learning for multivariate and functional anomaly detection: ordering and data depth
DESCRIPTION:This event is organized with the participation of Pavlo Mozharovskyi\, Telecom Paris. \ndatacraft members only \nContent: \nAnomaly detection (Chandola et al.\, 2009) is a branch of machine learning which aims at identifying observations that exhibit abnormal behavior. Be it measurement errors\, disease development\, severe weather\, production quality default(s) (items) or failed equipment\, financial frauds or crisis events\, their on-time identification\, isolation and explanation constitute an important task in almost any branch of industry and science. \nDuring this workshop\, you will discuss the concept of data depth in both functional and multivariate settings\, review most common notion of the depth function (halfspace (Tukey\, 1975)\, projection (Zuo & Sefling\,2000)\, zonoid (Mosler\, 2002)\, spatial depth (Koltchinskii\, 1997); integrated (Claeskens et al.\, 2014) and curve (Lafaye De Micheaux et al.\, 2020) functional depths\, functional isolation forest Staerman et al. (2019)\, and focus on a number of real-world applications ranging from simulated situations to hurricane tracks and brain imaging. \n 
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SUMMARY:COVID-19\, fake news & AI
DESCRIPTION:This workshop aims to bring together a set of actors – data scientists\, researchers\, companies\, journalists – who have exchanged and worked during the period of containment on the issue of fake news and covid-19. \nOur collective objective was to understand\, explain and discuss the reasons for the dissemination of false\, fragmented or partial information in the media sphere and in particular in social networks. \nThis afternoon will allow them to exchange on future collaborations on this issue. \nThis event is organized with the participation of Bnf\, Buster AI\, CELSA\, CheckFirst\, datacraft\, the collective “Journistes Solidaires”\, Kap Code\, and SCAI.
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