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SUMMARY:Découvrez la Fresque de l‘Équité
DESCRIPTION:1115 Rue Hélène Boucher\, 34130 Mauguio\nJulie Accabat \nEst-ce que le secteur de l’IA est un acteur de l’équité au travail ?\nLe domaine de l’intelligence artificielle cristallise aujourd’hui de nombreuses inégalités :\n• des stéréotypes persistants qui découragent certaines vocations\,\n• des écarts de salaires importants entre femmes et hommes\,\n• une sous-représentation des femmes et minorités dans les équipes techniques et de décision. \n👉 Pour dépasser ces constats et trouver des leviers d’action\, je vous propose de découvrir la Fresque de l’équité : un atelier collaboratif pour sensibiliser\, impliquer et agir à tous les niveaux hiérarchiques. \nEn 3h\, vous pourrez :\n✨ Comprendre les mécanismes des inégalités de genre (carrière\, parentalité\, finance\, VSS\, santé)\n✨ Mettre des mots et partager des situations vécues au quotidien\n✨ Identifier des actions concrètes et réalistes pour améliorer l’équité au travail\n📅 Quand ? Mardi 30 septembre – 9h30 à 12h30\n📍 Où ? Mauguio – 1115 Rue Hélène Boucher\, 34130 Mauguio\n🎟 Atelier gratuit\, places limitées (2 personnes max par entreprise) \nEn savoir plus
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SUMMARY:INFO : Initiation à Git
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.05\nCéline Mandier – Institut de Science des Données de Montpellier \nAssistez à un atelier pratique pour maîtriser les bases de Git\, un outil essentiel à la gestion et à la traçabilité des projets de recherche. Vous apprendrez à configurer Git\, créer et gérer des dépôts\, manipuler des fichiers et utiliser les commandes de base. \nObjectifs :\n• Configurer Git\n• Créer un dépôt distant et local\n• Modifier /ajouter /supprimer des fichiers du dépôt\n• Gérer les commits \n Prérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Identifiants académiques\n• Système d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\n• Notion de base des commandes Linux\n• Pré-installation de Git \nVous pouvez venir à partir de 13h15 pour une aide à l’installation\nInscription gratuite mais obligatoire \n            Inscription
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SUMMARY:STAT : Introduction au langage R
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.05\nJonathan Dubois – Institut de Science des Données de Montpellier \nVenez découvrir les bases d’un langage ludique pour la manipulation de données\, l’analyse statistique et le Machine Learning. \nCette formation est une introduction à la programmation avec le langage R. Nous aborderons :\n• Les principes du langage interprété et orienté objet.\n• Les notions de bases pour construire un environnement de travail organisé et documenté sous RStudio.\n• Les principes syntaxiques du langage R (instanciation\, structures conditionnelles\, boucle et fonction).\n• Les principales class objets dans R (vector\, data.frame\, function\, …) et leur manipulation. \nObjectifs de la formation :\n• Organiser son environnement de développement.\n• Manipuler\, créer et modifier les données sous forme d’objets courant dans R comme les vecteurs et les data.frame.\n• Construire des fonctions simples pour la manipulation de données ou le calcule.\n• Structurer un programme d’analyse : de l’import des données à la récupération des résultats.  \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel équipé de R (version ≥ 4.4.x) et de l’IDE RStudio. \nPossibilité de venir 15 min avant pour une assistance à l’installation des outils.\nInscription gratuite mais obligatoire \n            Inscription
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SUMMARY:INFO : Initiation à la reproductibilité avec Apptainer
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.05\nÉquipe formation – Institut de Science des Données de Montpellier \nDans cet atelier pratique\, découvrez la reproductibilité avec Apptainer (Singularity)\, un outil de conteneurisation incontournable pour créer des environnements informatiques afin de reproduire vos résultats en toutes circonstances et sur toutes les machines. Grâce à lui\, vous pourrez encapsuler vos logiciels et leurs versions dans une « boîte » exportable\, garantissant des résultats reproductibles\, quel que soit le système utilisé. \nObjectifs :\n• Introduction à la notion de conteneur / image / Apptainer\n• Installation de Apptainer\n• Exécution d’un conteneur Apptainer \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Système d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\n• Notion de base des commandes Linux  \nInscription gratuite mais obligatoire \n            Inscription
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SUMMARY:Premiers pas dans la collaboration avec Git
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bâtiment 4 salle 4.04 \nRejoignez-nous pour un atelier sur la collaboration avec Git ! \nDans cet atelier pratique\, découvrez la collaboration avec Git\, un outil incontournable pour l’intégrité et la traçabilité des projets de recherche. Rejoignez-nous pour acquérir ces compétences essentielles ! \nObjectifs de la formation :\n• Créer et gérer des groupes d’utilisateurs sur la plateforme GitLab\n• Gérer un projet Git\n• Réaliser des pulls avec résolution de conflit de fichiers \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Système d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\n• Notion de base des commandes Linux et de Git (formation initiation à Git)\n• Pré-installation de Git \nNe manquez pas cette occasion pour gérer vos projet avec Git !\nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une aide à l’installation des outils. \n[ Inscription ]
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SUMMARY:Introduction à la programmation avec R
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Pl. Eugène Bataillon\, Bat 4\, SC 4.04\nJonathan Dubois \nVenez découvrir un langage performant et ludique pour l’analyse statistique et la manipulation de données. Cette formation est une introduction à la programmation avec le langage R pour l’analyse statistique.\nNous aborderons :\n– Les principes du langage interprété et orienté objet inhérent à la programmation avec R.\n– Les notions de bases pour construire un environnement de travail organisé et documenté dans le but de le partager avec la communauté ou avec un soi futur.\n– L’utilisation de l’IDE RStudio.\n– Les principes syntaxiques du langage R (instanciation\, structures conditionnelles\, boucle et fonction).\n– Les principales class objets dans R (vector\, data.frame\, function\, …) et leur manipulation via des fonctions appropriées issues de packages ou développées par l’utilisateur. \nObjectifs de la formation :\n– Organiser son environnement de développement.\n– Créer et modifier des objets courant dans R comme les vecteurs et les data.frame.\n– Construire des fonctions simples pour la manipulation de données ou le calcule.\n– Construire un petit programme permettant de manipuler des données et d’effectuer des calcules statistiques simples. \nPrérequis : Ordinateur personnel équipé de R (version ≥ 4.3.x)\, l’IDE RStudio et une connection internet (tel. personnel ou eduroam). \nPossibilité de venir 15 min avant pour une assistance à l’installation des outils \nInscription
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SUMMARY:LLMs : Large Language Models
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bâtiment 4 salle 4.04 \nVenez découvrir une approche du Deep Learning sur les LLMs ou Large Language Models\, les IA qui se cachent derrière ChatGPT\, Claude ou encore le célèbre Chat-ISDM ! \nUne première partie exposera un aperçu synthétique des LLMs et de leur fonctionnement. Elle sera suivie d’une présentation des applications potentielles et des limites de ces modèles. \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel souhaitable\n• Notions en deep learning (pour la première partie uniquement\, non obligatoire) \nNe manquez pas cette occasion pour plonger dans les LLMs ! \n[ Inscription ]
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SUMMARY:Devenir expert en branches avec Git
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 4 \, SC 4.04 \nRejoignez-nous pour un atelier sur la gestion des branches avec Git ! \nDans cet atelier pratique\, découvrez les branches avec Git\, une fonctionnalité incontournable pour la collaboration au sein des projets de recherche. Rejoignez-nous pour devenir un expert des branches ! \nObjectifs de la formation :\n• Définir une branche\n• Créer et gérer des branches\n• Collaborer avec les branches\n• Connaître les bonnes pratiques des branches \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Système d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\n• Notion de base des commandes Linux et de Git (formation initiation à Git et premiers pas dans la collaboration avec Git)\n• Pré-installation de Git \nNe manquez pas cette occasion pour gérer vos projet avec Git ! \n[ Inscription ]
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SUMMARY:Initiation à la reproductibilité avec Apptainer
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bâtiment 4 salle 4.04 \nRejoignez-nous pour un atelier sur la reproductibilité avec Apptainer (Singularity) ! \nDans cet atelier pratique\, découvrez la reproductibilité avec Apptainer (Singularity)\, un outil de conteneurisation incontournable pour créer des environnements informatiques afin de reproduire vos résultats en toutes circonstances et sur toutes les machines. Celui-ci va créer une « boîte » exportable de vos logiciels avec vos versions. Rejoignez-nous pour acquérir ces compétences essentielles ! \nObjectifs de la formation :\n• Introduction à la notion de conteneur / image / Apptainer\n• Installation de Apptainer\n• Exécution d’un conteneur Apptainer \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Système d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\n• Notion de base des commandes Linux \nNe manquez pas cette occasion pour vous former sur la reproductibilité ! \n[ Inscription ]
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SUMMARY:Introduction au Deep Learning
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bâtiment 4 salle 4.04 \nVenez découvrir une approche du Deep Learning. \nUne première partie vous apportera notions-clés et terminologie nécessaires pour comprendre et suivre le cas pratique proposé : la classification de deux espèces. \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Notions de code en Python\n• Compte Google \nNe manquez pas cette occasion pour plonger dans le Deep Learning ! \n[ Inscription ]
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SUMMARY:Auto-encodeurs
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Pl. Eugène Bataillon\, Bat 4\, SC 4.04\nGino Frazzoli \nVenez approfondir vos connaissances en Deep Learning\, avec un focus sur le paradigme des auto-encodeurs.\nUne première partie présentera les notions-clés et la terminologie\, suivie de l’apprentissage de représentations\, puis des différents cas d’usage.\nTout au long de la formation\, nous alternerons entre théorie et mise en pratique. \nPrérequis :\n– Ordinateur personnel\n– Notions en Deep Learning et Python\n– Un compte Google pour un accès à Google Colab \nInscription
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SUMMARY:Premiers pas dans la collaboration avec Git
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 4 \, SC 4.04 \nRejoignez-nous pour un atelier sur la collaboration avec Git ! \nDans cet atelier pratique\, découvrez la collaboration avec Git\, un outil incontournable pour l’intégrité et la traçabilité des projets de recherche. Rejoignez-nous pour acquérir ces compétences essentielles ! \nObjectifs de la formation :\n• Créer et gérer des groupes d’utilisateurs sur la plateforme GitLab\n• Gérer un projet Git\n• Réaliser des pulls avec résolution de conflit de fichiers \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Système d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\n• Notion de base des commandes Linux et de Git (formation initiation à Git)\n• Pré-installation de Git \nNe manquez pas cette occasion pour gérer vos projet avec Git !\nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une aide à l’installation des outils. \n[ Inscription ]
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SUMMARY:Introduction à la programmation avec R
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Pl. Eugène Bataillon\, Bat 4\, SC 4.04\nJonathan Dubois \nVenez découvrir un langage performant et ludique pour l’analyse statistique et la manipulation de données. Cette formation est une introduction à la programmation avec le langage R pour l’analyse statistique.\nNous aborderons :\n– Les principes du langage interprété et orienté objet inhérent à la programmation avec R.\n– Les notions de bases pour construire un environnement de travail organisé et documenté dans le but de le partager avec la communauté ou avec un soi futur.\n– L’utilisation de l’IDE RStudio.\n– Les principes syntaxiques du langage R (instanciation\, structures conditionnelles\, boucle et fonction).\n– Les principales class objets dans R (vector\, data.frame\, function\, …) et leur manipulation via des fonctions appropriées issues de packages ou développées par l’utilisateur. \nObjectifs de la formation :\n– Organiser son environnement de développement.\n– Créer et modifier des objets courant dans R comme les vecteurs et les data.frame.\n– Construire des fonctions simples pour la manipulation de données ou le calcule.\n– Construire un petit programme permettant de manipuler des données et d’effectuer des calcules statistiques simples. \nPrérequis : Ordinateur personnel équipé de R (version ≥ 4.3.x)\, l’IDE RStudio et une connection internet (tel. personnel ou eduroam). \nPossibilité de venir 15 min avant pour une assistance à l’installation des outils \nInscription
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SUMMARY:Initiation à la reproductibilité avec Apptainer
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Pl. Eugène Bataillon\, Bat 4\, SC 4.04 \nRejoignez-nous pour un atelier sur la reproductibilité avec Apptainer (Singularity) ! \nDans cet atelier pratique\, découvrez la reproductibilité avec Apptainer (Singularity)\, un outil de conteneurisation incontournable pour créer des environnements informatiques afin de reproduire vos résultats en toutes circonstances et sur toutes les machines. Celui-ci va créer une « boîte » exportable de vos logiciels avec vos versions. Rejoignez-nous pour acquérir ces compétences essentielles ! \nObjectifs de la formation :\n• Introduction à la notion de conteneur / image / Apptainer\n• Installation de Apptainer\n• Exécution d’un conteneur Apptainer \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Système d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\n• Notion de base des commandes Linux \nNe manquez pas cette occasion pour vous former sur la reproductibilité ! \n[ Inscription ]
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DESCRIPTION:Campus Triolet\, Pl. Eugène Bataillon\, Bat 4\, SC 4.04\nJonathan Dubois \nVenez découvrir un langage performant et ludique pour l’analyse statistique et la manipulation de données. Cette formation est une introduction à la programmation avec le langage R pour l’analyse statistique.\nNous aborderons :\n– Les principes du langage interprété et orienté objet inhérent à la programmation avec R.\n– Les notions de bases pour construire un environnement de travail organisé et documenté dans le but de le partager avec la communauté ou avec un soi futur.\n– L’utilisation de l’IDE RStudio.\n– Les principes syntaxiques du langage R (instanciation\, structures conditionnelles\, boucle et fonction).\n– Les principales class objets dans R (vector\, data.frame\, function\, …) et leur manipulation via des fonctions appropriées issues de packages ou développées par l’utilisateur. \nObjectifs de la formation :\n– Organiser son environnement de développement.\n– Créer et modifier des objets courant dans R comme les vecteurs et les data.frame.\n– Construire des fonctions simples pour la manipulation de données ou le calcule.\n– Construire un petit programme permettant de manipuler des données et d’effectuer des calcules statistiques simples. \nPrérequis : Ordinateur personnel équipé de R (version ≥ 4.3.x)\, l’IDE RStudio et une connection internet (tel. personnel ou eduroam). \nPossibilité de venir 15 min avant pour une assistance à l’installation des outils \nInscription
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SUMMARY:Initiation à Git
DESCRIPTION:Rejoignez-nous pour une initiation à Git! \nDans cet atelier pratique\, découvrez l’essentiel de Git\, un outil incontournable pour l’intégrité et la traçabilité des projets de recherche. \nObjectifs de la formation :\n• Configurer Git\n• Créer un dépôt distant et local\n• Modifier /ajouter /supprimer des fichiers du dépôt\n• Gérer les commits \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Système d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\n• Notion de base des commandes Linux\n• Pré-installation de Git \nNe manquez pas cette occasion pour gérer vos projet avec Git et rejoignez-nous pour acquérir ces compétences essentielles ! \n[ Inscription ]
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SUMMARY:LLMs : Large Language Models
DESCRIPTION:Venez découvrir une approche du Deep Learning sur les LLMs ou Large Language Models\, les IA qui se cachent derrière ChatGPT\, Claude ou encore le célèbre Chat-ISDM ! \nUne première partie exposera un aperçu synthétique des LLMs et de leur fonctionnement. Elle sera suivie d’une présentation des applications potentielles et des limites de ces modèles. \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel souhaitable\n• Notions en deep learning (pour la première partie uniquement\, non obligatoire) \nNe manquez pas cette occasion pour plonger dans les LLMs ! \n[ Inscription ]
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SUMMARY:Initiation à la reproductibilité avec Apptainer
DESCRIPTION:Rejoignez-nous pour un atelier sur la reproductibilité avec Apptainer (Singularity) ! \nDans cet atelier pratique\, découvrez la reproductibilité avec Apptainer (Singularity)\, un outil de conteneurisation incontournable pour créer des environnements informatiques afin de reproduire vos résultats en toutes circonstances et sur toutes les machines. Celui-ci va créer une « boîte » exportable de vos logiciels avec vos versions. Rejoignez-nous pour acquérir ces compétences essentielles ! \nObjectifs de la formation :\n• Introduction à la notion de conteneur / image / Apptainer\n• Installation de Apptainer\n• Exécution d’un conteneur Apptainer \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Système d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\n• Notion de base des commandes Linux \nNe manquez pas cette occasion pour vous former sur la reproductibilité ! \n[ Inscription ]
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SUMMARY:Sélection de variables en analyse exploratoire : Régression régularisées\, Arbres et Forêt aléatoire
DESCRIPTION:Campus Triolet (Présentiel)\, SC25.01.\nRejoignez-nous pour un atelier sur la sélection de variables en analyse exploratoire avec R!\nVous tentez d’étudier un processus sans apriori spécifique et vous avez mesuré un nombre important de variables que vous pensez potentiellement impliquées. Comment trier et garder l’information pertinente ? Cette session se concentrera sur deux approches statistiques traditionnelles pour sélectionner les variables pertinentes dans l’analyses exploratoires : la comparaison de modèles multivariés et les méthodes de réduction de dimensions. \nPrérequis :\n● Quelques notions en statistique (tests de base\, modèle de régression linéaire\, ANOVA).\n● Les bases du langage R.\n● Un ordinateur personnel équipé de R (version ≥ 4.0.x) et d’un IDE tel que Rstudio.
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SUMMARY:Sélection de variables en analyse exploratoire : Comparaison de modèles et réduction de dimensions
DESCRIPTION:Campus Triolet (Présentiel)\, SC25.01.\nRejoignez-nous pour un atelier sur la sélection de variables en analyse exploratoire avec R!\nVous tentez d’étudier un processus sans apriori spécifique et vous avez mesuré un nombre important de variables que vous pensez potentiellement impliquées. Comment trier et garder l’information pertinente ? Cette session se concentrera sur deux approches statistiques traditionnelles pour sélectionner les variables pertinentes dans l’analyses exploratoires : la comparaison de modèles multivariés et les méthodes de réduction de dimensions. \nPrérequis :\n● Quelques notions en statistique (tests de base\, modèle de régression linéaire\, ANOVA).\n● Les bases du langage R.\n● Un ordinateur personnel équipé de R (version ≥ 4.0.x) et d’un IDE tel que Rstudio.
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SUMMARY:Initiation à la reproductibilité avec Apptainer
DESCRIPTION:Rejoignez-nous pour un atelier sur la reproductibilité avec Apptainer (Singularity) ! \nDans cet atelier pratique\, découvrez la reproductibilité avec Apptainer (Singularity)\, un outil de conteneurisation incontournable pour créer des environnements informatiques afin de reproduire vos résultats en toutes circonstances et sur toutes les machines. Celui-ci va créer une « boîte » exportable de vos logiciels avec vos versions. Rejoignez-nous pour acquérir ces compétences essentielles ! \nObjectifs de la formation :\n• Introduction à la notion de conteneur / image / Apptainer\n• Installation de Apptainer\n• Exécution d’un conteneur Apptainer \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Système d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\n• Notion de base des commandes Linux \nNe manquez pas cette occasion pour vous former sur la reproductibilité ! \n[ Inscription ]
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SUMMARY:LLMs : Large Language Models
DESCRIPTION:Venez découvrir une approche du Deep Learning sur les LLMs ou Large Language Models\, les IA qui se cachent derrière ChatGPT\, Claude ou encore le célèbre Chat-ISDM ! \nUne première partie exposera un aperçu synthétique des LLMs et de leur fonctionnement. Elle sera suivie d’une présentation des applications potentielles et des limites de ces modèles. \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel souhaitable\n• Notions en deep learning (pour la première partie uniquement\, non obligatoire) \nNe manquez pas cette occasion pour plonger dans les LLMs ! \n[ Inscription ]
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SUMMARY:Devenir expert en branches avec Git
DESCRIPTION:Rejoignez-nous pour un atelier sur la gestion des branches avec Git ! \nDans cet atelier pratique\, découvrez les branches avec Git\, une fonctionnalité incontournable pour la collaboration au sein des projets de recherche. Rejoignez-nous pour devenir un expert des branches ! \nObjectifs de la formation :\n• Définir une branche\n• Créer et gérer des branches\n• Collaborer avec les branches\n• Connaître les bonnes pratiques des branches \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Système d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\n• Notion de base des commandes Linux et de Git (formation initiation à Git et premiers pas dans la collaboration avec Git)\n• Pré-installation de Git \nNe manquez pas cette occasion pour gérer vos projet avec Git ! \n[ Inscription ]
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SUMMARY:Sélection de variables en analyse exploratoire : Régression régularisées\, Arbres et Forêt aléatoire
DESCRIPTION:Campus Triolet (Présentiel)\, SC25.01.\nRejoignez-nous pour un atelier sur la sélection de variables en analyse exploratoire avec R!\nVous tentez d’étudier un processus sans apriori spécifique et vous avez mesuré un nombre important de variables que vous pensez potentiellement impliquées. Comment trier et garder l’information pertinente ? Cette session se concentrera sur deux approches statistiques traditionnelles pour sélectionner les variables pertinentes dans l’analyses exploratoires : la comparaison de modèles multivariés et les méthodes de réduction de dimensions. \nPrérequis :\n● Quelques notions en statistique (tests de base\, modèle de régression linéaire\, ANOVA).\n● Les bases du langage R.\n● Un ordinateur personnel équipé de R (version ≥ 4.0.x) et d’un IDE tel que Rstudio.
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/selection-de-variables-en-analyse-exploratoire-regression-regularisees-arbres-et-foret-aleatoire/
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SUMMARY:Introduction au Deep Learning
DESCRIPTION:Venez découvrir une approche du Deep Learning. \nUne première partie vous apportera notions-clés et terminologie nécessaires pour comprendre et suivre le cas pratique proposé : la classification de deux espèces. \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Notions de code en Python\n• Compte Google \nNe manquez pas cette occasion pour plonger dans le Deep Learning ! \n[ Inscription ]
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SUMMARY:Initiation à Git
DESCRIPTION:Rejoignez-nous pour une initiation à Git! \nDans cet atelier pratique\, découvrez l’essentiel de Git\, un outil incontournable pour l’intégrité et la traçabilité des projets de recherche. \nObjectifs de la formation :\n• Configurer Git\n• Créer un dépôt distant et local\n• Modifier /ajouter /supprimer des fichiers du dépôt\n• Gérer les commits \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Système d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\n• Notion de base des commandes Linux\n• Pré-installation de Git \nNe manquez pas cette occasion pour gérer vos projet avec Git et rejoignez-nous pour acquérir ces compétences essentielles ! \n[ Inscription ]
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/initiation-a-git-5/
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SUMMARY:Initiation à la reproductibilité avec Apptainer
DESCRIPTION:Rejoignez-nous pour un atelier sur la reproductibilité avec Apptainer (Singularity) ! \nDans cet atelier pratique\, découvrez la reproductibilité avec Apptainer (Singularity)\, un outil de conteneurisation incontournable pour créer des environnements informatiques afin de reproduire vos résultats en toutes circonstances et sur toutes les machines. Celui-ci va créer une « boîte » exportable de vos logiciels avec vos versions. Rejoignez-nous pour acquérir ces compétences essentielles ! \nObjectifs de la formation :\n• Introduction à la notion de conteneur / image / Apptainer\n• Installation de Apptainer\n• Exécution d’un conteneur Apptainer \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Système d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\n• Notion de base des commandes Linux \nNe manquez pas cette occasion pour vous former sur la reproductibilité ! \n[ Inscription ]
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DESCRIPTION:Venez découvrir une approche du Deep Learning sur les LLMs ou Large Language Models\, les IA qui se cachent derrière ChatGPT\, Claude ou encore le célèbre Chat-ISDM ! \nUne première partie exposera un aperçu synthétique des LLMs\net de leur fonctionnement. Elle sera suivie d’une présentation des applications potentielles et des limites de ces modèles. \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel souhaitable\n• Notions en deep learning (pour la première partie uniquement\, non obligatoire) \nNe manquez pas cette occasion pour plonger dans les LLMs ! \n[ Inscription ]
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SUMMARY:Sélection de variables en analyse exploratoire [ Partie 2 ]
DESCRIPTION:Rejoignez-nous pour un atelier sur la sélection de variables en analyse exploratoire avec R! \nCet atelier se déroule en 2 sessions au cours desquelles vous allez découvrir et expérimenter différentes méthodes statistiques pour sélectionner les variables pertinentes dans le cadre d’analyses exploratoires avec R. \nUne première session revient sur différentes notions de base en statistique et aborde les méthodes de sélection de variables par comparaison de modèles (Sélection stepwise) et par réduction de dimension (Régression sur composantes principales et Régression partial least square). \nUne deuxième session présente des méthodes de machine learning utiles pour sélectionner des variables comme les régressions régularisées et les forêts aléatoires. \nObjectifs :\n• Identifier les variables pertinentes dans le cadre d’analyses exploratoires.\n• Construire\, estimer et comparer différents modèles linéaires.\n• Évaluer la pertinence de ces modèles. \nPrérequis :\n• Quelques notions en statistique (tests de base\, modèle de régression linéaire\, ANOVA) et en langage R.\n• Ordinateur personnel équipé de R (version ≥ 4.0.x)\, des packages nécessaires (indiqués après inscription)\, et d’un IDE tel que RStudio. \nNe manquez pas cette occasion de vous former sur R!\nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une aide à l’installation des outils. \n[ Inscription ]
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/selection-de-variables-en-analyse-exploratoire-partie-2/
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SUMMARY:Premiers pas dans la collaboration avec Git
DESCRIPTION:Rejoignez-nous pour un atelier sur la collaboration avec Git ! \nDans cet atelier pratique\, découvrez la collaboration avec Git\, un outil incontournable pour l’intégrité et la traçabilité des projets de recherche. Rejoignez-nous pour acquérir ces compétences essentielles ! \nObjectifs de la formation :\n• Créer et gérer des groupes d’utilisateurs sur la plateforme GitLab\n• Gérer un projet Git\n• Réaliser des pulls avec résolution de conflit de fichiers \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Système d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\n• Notion de base des commandes Linux et de Git (formation initiation à Git)\n• Pré-installation de Git \nNe manquez pas cette occasion pour gérer vos projet avec Git !\nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une aide à l’installation des outils. \n[ Inscription ]
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/premiers-pas-dans-la-collaboration-avec-git-4-2/
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