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MULTIVARIATE AND FUNCTIONAL ANOMALY DETECTION – PART 1 VALORISER LES DONNÉES TWITTER : LA VACCINATION ET LES FAKE NEWS INDUSTRIALISATION DE VOTRE APP DATA SCIENCE : QUAND LA BALEINE PART DANS LES NUAGES ! INDUSTRIALISATION DE VOTRE APP DATA SCIENCE VALORISER LES DONNÉES TWITTER : LA VACCINATION ET LES FAKE NEWS DÉTECTION D’ANOMALIES À PARTIR DE DONNÉES STRUCTURÉES – APPLICATION À LA DÉTECTION D’INTRUSION ATELIER – S’IL VOUS PLAIT, …DESSINE-MOI UNE EXPLICATION – PARTIE 3 DONNÉES TWITTER : ANALYSE DE LA VIRALITÉ ET PROPAGATION D’UNE FAKE NEWS COMPARAISON DE LIBRAIRIES : AI FAIRNESS ET BIAIS DES ALGORITHMES CYBERSÉCURITÉ – DÉTECTION D’INTRUSION : ANALYSE DE JOURNAUX D’ÉVÉNEMENTS STRUCTURÉS MINDSHAKE TIME : NLP – FEW SHOT LEARNING – SENTIMENT ANALYSIS AI FAIRNESS ET BIAIS DES ALGORITHMES AI FAIRNESS ET BIAIS DES ALGORITHMES AI FAIRNESS ET BIAIS DES ALGORITHMES S’IL VOUS PLAIT, …DESSINEZ-MOI UNE EXPLICATION – PARTIE 1 AI FAIRNESS ET BIAIS DES ALGORITHMES S’IL VOUS PLAIT, …DESSINE-MOI UNE EXPLICATION – PARTIE 2 DONNEES SYNTHETIQUES : METHODES DE GENERATION ET LIMITES INTERPRETABILITE – SHAPLEY DANS TOUS SES ETATS ! ASSOCIATIONS CAUSALES DANS LES TWEETS LIÉS AU DIABÈTE ATELIER KEAKR – SYSTÈME DE RECOMMANDATION APPLIQUÉ AUX CLIPS DE MUSIQUE URBAINE ATELIER – APPRENDRE À PARTIR DE PEU : ANNOTATION DISTANTE ET MODÈLES FAIBLEMENT SUPERVISÉS ATELIER – PANDAS : DES BONNES PRATIQUES ATELIER – EST-CE QUE CET ALGORITHME ME TROMPE ? REX – EST-CE QUE CET ALGORITHME ME TROMPE ? ATELIER INSEP – TIMES SERIES – IDENTIFIER DES RÉPONSES ATYPIQUES À L’ENTRAÎNEMENT DE CYCLISTES DE HAUT NIVEAU ATELIER – LES DÉFIS PRATIQUES DE L’IA EXPLICABLE : APPLICATION AUX SERVICES FINANCIERS MINDSHAKE TIME – A FRAMEWORK TO LEARN WITH INTERPRETATION ATELIER – QUEL EST LE MEILLEUR SYSTÈME ? EVALUER LES RÉSEAUX PRÉ-ENTRAÎNÉS À L’ÈRE DU MULTI-TÂCHES ATELIER – KUBERNETES LE JEU DE L’IA ATELIER – APPRENDRE À PARTIR DE PEU : ANNOTATION DISTANTE ET MODÈLES FAIBLEMENT SUPERVISÉS ATELIER – LE NLP APPLIQUÉ À L’EXTRACTION ET LA STRUCTURATION DES COMPÉTENCES POUR LA GESTION DES CARRIÈRES RÉSEAUX BAYÉSIENS : APPRENTISSAGE STATISTIQUE, EXPLICABILITÉ ET CAUSALITÉ (PARTIE 1)