BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//datacraft - ECPv6.16.3//NONSGML v1.0//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALNAME:datacraft
X-ORIGINAL-URL:https://datacraft.paris
X-WR-CALDESC:Events for datacraft
REFRESH-INTERVAL;VALUE=DURATION:PT1H
X-Robots-Tag:noindex
X-PUBLISHED-TTL:PT1H
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Europe/Paris
BEGIN:DAYLIGHT
TZOFFSETFROM:+0100
TZOFFSETTO:+0200
TZNAME:CEST
DTSTART:20220327T010000
END:DAYLIGHT
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:+0200
TZOFFSETTO:+0100
TZNAME:CET
DTSTART:20221030T010000
END:STANDARD
BEGIN:DAYLIGHT
TZOFFSETFROM:+0100
TZOFFSETTO:+0200
TZNAME:CEST
DTSTART:20230326T010000
END:DAYLIGHT
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:+0200
TZOFFSETTO:+0100
TZNAME:CET
DTSTART:20231029T010000
END:STANDARD
BEGIN:DAYLIGHT
TZOFFSETFROM:+0100
TZOFFSETTO:+0200
TZNAME:CEST
DTSTART:20240331T010000
END:DAYLIGHT
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:+0200
TZOFFSETTO:+0100
TZNAME:CET
DTSTART:20241027T010000
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20230331T140000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20230331T160000
DTSTAMP:20260601T134027
CREATED:20230222T140706Z
LAST-MODIFIED:20230329T172541Z
UID:8149-1680271200-1680278400@datacraft.paris
SUMMARY:[REPORTÉ - NOUVELLE DATE À VENIR] ÉTAT DE L'ART - IA FRUGALE
DESCRIPTION:Difficulté* : Connaissances de base en ML/Data/IA \nPrérequis techniquesAucun \nIntervenantsCet atelier sera présenté par : Le groupe de travail Frugal AI \n\nBruno Carron\, Denis Marraud (Airbus Defence and Space)\nMyriam Tami (CentraleSupélec)\nFlorent MARTIN (Ecolab/Ministère de la transition écologique)\nAnnabelle Blangero (Ekimetrics)\nMaxime Thiebaut (FDJ)\nMarianne Clausel\, Konstantin Usevich (Université de Lorraine)\nWalid Erray (Crédit Agricole)\nMassih-Reza Amini (Univ. Grenoble Alpes)\n\n  \nPrésentation de l’événementCe premier atelier sur l’IA frugale dressera un panorama exhaustif des approches et des cas d’usages issues des papiers de recherche pour traiter de l’IA frugale. Trois thèmes seront abordés lors de cet état de l’art :– méthodes d’apprentissage avec peu de données ou peu de données annotées– méthodes d’apprentissage et de compression utilisées pour réduire l’utilisation des ressources sans perte de performance ou une perte acceptable– outils pour évaluer l’impact environnemental des méthodes d’apprentissage \nEtat de l’art des approches algorithmiquesFew Shot Learning\, Soft-Labelling\, Distillation\, Pruning\,…
URL:https://datacraft.paris/event/ia-frugale-etat-de-lart/
LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France
ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris
END:VEVENT
END:VCALENDAR