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Trustworthy AI Charter

Trustworthy AI Charter

We aim to act responsibly, create and promote an AI that is lawful, ethical, inclusive and robust. It is important to ensure the protection of fundamental (human) rights and user safety.
Healthcare & data

Healthcare & data

Mise en place d’un programme permanent autour des données de santé en partenariat avec l'AP-HP et SCAI.
Sport & data

Sport & data

L’objectif du projet est avant tout de partager de bonnes pratiques et expérimenter les apports d’un apprentissage entre pairs où chacun apporte ses compétences.
Fiabilité des algorithmes

Fiabilité des algorithmes

Nous sommes très nombreux au sein du Club datacraft à être particulièrement impliqués sur les sujets de fiabilité et de biais des algorithmes.
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16/06/2022 MULTIVARIATE AND FUNCTIONAL ANOMALY DETECTION – PART 1 16/06/2022 VALORISER LES DONNÉES TWITTER : LA VACCINATION ET LES FAKE NEWS 16/06/2022 INDUSTRIALISATION DE VOTRE APP DATA SCIENCE : QUAND LA BALEINE PART DANS LES NUAGES ! 16/06/2022 INDUSTRIALISATION DE VOTRE APP DATA SCIENCE 16/06/2022 VALORISER LES DONNÉES TWITTER : LA VACCINATION ET LES FAKE NEWS 16/06/2022 DÉTECTION D’ANOMALIES À PARTIR DE DONNÉES STRUCTURÉES – APPLICATION À LA DÉTECTION D’INTRUSION 16/06/2022 ATELIER – S’IL VOUS PLAIT, …DESSINE-MOI UNE EXPLICATION – PARTIE 3 16/06/2022 DONNÉES TWITTER : ANALYSE DE LA VIRALITÉ ET PROPAGATION D’UNE FAKE NEWS 16/06/2022 COMPARAISON DE LIBRAIRIES : AI FAIRNESS ET BIAIS DES ALGORITHMES 16/06/2022 CYBERSÉCURITÉ – DÉTECTION D’INTRUSION : ANALYSE DE JOURNAUX D’ÉVÉNEMENTS STRUCTURÉS 16/06/2022 MINDSHAKE TIME : NLP – FEW SHOT LEARNING – SENTIMENT ANALYSIS 16/06/2022 AI FAIRNESS ET BIAIS DES ALGORITHMES 16/06/2022 AI FAIRNESS ET BIAIS DES ALGORITHMES 16/06/2022 AI FAIRNESS ET BIAIS DES ALGORITHMES 16/06/2022 S’IL VOUS PLAIT, …DESSINEZ-MOI UNE EXPLICATION – PARTIE 1 16/06/2022 AI FAIRNESS ET BIAIS DES ALGORITHMES 16/06/2022 S’IL VOUS PLAIT, …DESSINE-MOI UNE EXPLICATION – PARTIE 2 16/06/2022 DONNEES SYNTHETIQUES : METHODES DE GENERATION ET LIMITES 15/06/2022 INTERPRETABILITE – SHAPLEY DANS TOUS SES ETATS ! 15/06/2022 ASSOCIATIONS CAUSALES DANS LES TWEETS LIÉS AU DIABÈTE 15/06/2022 ATELIER KEAKR – SYSTÈME DE RECOMMANDATION APPLIQUÉ AUX CLIPS DE MUSIQUE URBAINE 15/06/2022 ATELIER – APPRENDRE À PARTIR DE PEU : ANNOTATION DISTANTE ET MODÈLES FAIBLEMENT SUPERVISÉS 15/06/2022 ATELIER – PANDAS : DES BONNES PRATIQUES 15/06/2022 ATELIER – EST-CE QUE CET ALGORITHME ME TROMPE ? 15/06/2022 REX – EST-CE QUE CET ALGORITHME ME TROMPE ? 15/06/2022 ATELIER INSEP – TIMES SERIES – IDENTIFIER DES RÉPONSES ATYPIQUES À L’ENTRAÎNEMENT DE CYCLISTES DE HAUT NIVEAU 15/06/2022 ATELIER – LES DÉFIS PRATIQUES DE L’IA EXPLICABLE : APPLICATION AUX SERVICES FINANCIERS 15/06/2022 MINDSHAKE TIME – A FRAMEWORK TO LEARN WITH INTERPRETATION 15/06/2022 ATELIER – QUEL EST LE MEILLEUR SYSTÈME ? EVALUER LES RÉSEAUX PRÉ-ENTRAÎNÉS À L’ÈRE DU MULTI-TÂCHES 15/06/2022 ATELIER – KUBERNETES 15/06/2022 LE JEU DE L’IA 14/06/2022 ATELIER – APPRENDRE À PARTIR DE PEU : ANNOTATION DISTANTE ET MODÈLES FAIBLEMENT SUPERVISÉS 14/06/2022 ATELIER – LE NLP APPLIQUÉ À L’EXTRACTION ET LA STRUCTURATION DES COMPÉTENCES POUR LA GESTION DES CARRIÈRES 17/06/2021 RÉSEAUX BAYÉSIENS : APPRENTISSAGE STATISTIQUE, EXPLICABILITÉ ET CAUSALITÉ (PARTIE 1)