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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:Intégrer l’IA et ses outils au sein de votre entreprise pour booster votre productivité !
DESCRIPTION:Atelier B – 61 rue Jacques Fouroux -34000 Montpellier \nExplorez la nouvelle offre de formation développée par Batys Compétences Occitanie\, l’organisme de formation de la FFB Occitanie\, consacrée aux outils et opportunités de l’Intelligence Artificielle\, adaptée aux besoins des entreprises du bâtiment. \nIntégrer l’IA et ses outils au sein de votre entreprise pour booster votre productivité ! Grâce aux nombreuses illustrations concrètes\, manipulations d’applications reconnues\, vous pourrez identifier ceux qui vous seront utiles pour booster votre entreprise et engager sa transformation digitale. \n✅ Formation 100% adaptée au secteur du bâtiment\n✅ Cas pratiques concrets : Études de cas et exercices interactifs\n✅ Attestation de formation délivrée à la fin de la journée \n  \nPour vous inscrire et en savoir +\, vous pouvez contacter Sophie DULAC.
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/integrer-lia-et-ses-outils-au-sein-de-votre-entreprise-pour-booster-votre-productivite/
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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: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 ]
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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 ]
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/llms-large-language-models/
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SUMMARY:Sélection de variables en analyse exploratoire [ Partie 1 ]
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-4/
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SUMMARY:Initiation à la reproductibilité avec Apptainer (Singularity)
DESCRIPTION:Vous souhaitez partager vos données (scripts\, applications\, résultats) de façon sécurisée et reproductible sur n’importe quel type de machine (local\, HPC\, VM)\, la conteneurisation avec Apptainer est une solution incontournable. \n  \nObjectifs : \n\nIntroduction à la notion de conteneur / image / Apptainer\nInstallation de Apptainer\nCréation d’une image Apptainer via Docker\nExécution d’un conteneur Apptainer\n\nPublic concerné : Personnel manipulant des données et voulant s’initier à la reproductibilité avec Apptainer (Singularity) \nPré requis : \n\nAvoir un ordinateur\nSystème d’exploitation Linux\, Windows (10/11) avec WSL2\nNotions de base des commandes Linux\n\nNe manquez pas cette occasion ! S’inscrire ici !
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/initiation-a-la-reproductibilite-avec-apptainer-singularity-2/
LOCATION:SC36.08\, bâtiment 36\,  Campus Triolet
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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\nOrdinateur personnel\nNotions de code en Python\nCompte Google\n\nNe manquez pas cette occasion pour plonger dans le Deep Learning ! S’inscrire ici !
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/introduction-au-deep-learning-3/
LOCATION:SC36.04\, bâtiment 36\,  Campus Triolet
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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\nOrdinateur personnel\nNotions de code en Python\nCompte Google\n\nNe manquez pas cette occasion pour plonger dans le Deep Learning ! S’inscrire ici !
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LOCATION:SC36.04\, bâtiment 36\,  Campus Triolet
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SUMMARY:Sélection de variables en analyse exploratoire
DESCRIPTION:Venez découvrir et expérimenter différentes méthodes statistiques pour sélectionner les variables pertinentes dans le cadre d’analyses exploratoires avec R. \nUne première partie présentera de façon synthétique certaines notions de base en statistique en lien avec les modèles linéaires. Elle sera suivie par la présentation de quatre méthodes phares dans ce domaine (comparaison de modèles\, approche par réduction de dimension et régressions régularisées)\, ponctuée d’ateliers pratiques sous R. \nObjectifs de la formation :\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 ! [Inscrivez-vous ici !]\nPossibilité de venir 15 min avant pour une assistance à l’installation des outils.
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/selection-de-variables-en-analyse-exploratoire-2/
LOCATION:SC36.04\, bâtiment 36\,  Campus Triolet
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SUMMARY:Initiation à Git
DESCRIPTION:Dans cet atelier pratique\, découvrez l’essentiel de Git\, un outil incontournable pour l’intégrité et la traçabilité des projets de recherche. \nRejoignez nous pour acquérir ces compétences essentielles !  \n  \nObjectifs de la formation : \n\nConfigurer Git\nCréer un dépôt distant et local\nModifier /ajouter /supprimer des fichiers du dépôt\nGérer les commits\n\n  \nPrérequis : \n\nOrdinateur personnel\nSystème d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\nNotion de base des commandes Linux- Pré-installation de Git\n\n  \nNe manquez pas cette occasion pour gérer vos projet avec Git ! S’inscrire ici ! \nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une aide à l’installation des outils.
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/initiation-a-git-2/
LOCATION:SC36.08\, bâtiment 36\,  Campus Triolet
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SUMMARY:Initiation à Git
DESCRIPTION:Dans cet atelier pratique\, découvrez l’essentiel de Git\, un outil incontournable pour l’intégrité et la traçabilité des projets de recherche. \nRejoignez nous pour acquérir ces compétences essentielles !  \n  \nObjectifs de la formation : \n\nConfigurer Git\nCréer un dépôt distant et local\nModifier /ajouter /supprimer des fichiers du dépôt\nGérer les commits\n\n  \nPrérequis : \n\nOrdinateur personnel\nSystème d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\nNotion de base des commandes Linux- Pré-installation de Git\n\n  \nNe manquez pas cette occasion pour gérer vos projet avec Git ! S’inscrire ici ! \nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une aide à l’installation des outils.
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/initiation-a-git-2-2/
LOCATION:SC36.08\, bâtiment 36\,  Campus Triolet
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SUMMARY:Sélection de variables en analyse exploratoire
DESCRIPTION:Venez découvrir et expérimenter différentes méthodes statistiques pour sélectionner les variables pertinentes dans le cadre d’analyses exploratoires avec R. \nUne première partie présentera de façon synthétique certaines notions de base en statistique en lien avec les modèles linéaires. Elle sera suivie par la présentation de quatre méthodes phares dans ce domaine (comparaison de modèles\, approche par réduction de dimension et régressions régularisées)\, ponctuée d’ateliers pratiques sous R. \nObjectifs de la formation :\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 ! [Inscrivez-vous ici !]\nPossibilité de venir 15 min avant pour une assistance à l’installation des outils.
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/selection-de-variables-en-analyse-exploratoire/
LOCATION:SC36.07\, bâtiment 36\,  Campus Triolet
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SUMMARY:Initiation à la reproductibilité avec Apptainer (Singularity)
DESCRIPTION:Vous souhaitez partager vos données (scripts\, applications\, résultats) de façon sécurisée et reproductible sur n’importe quel type de machine (local\, HPC\, VM)\, la conteneurisation avec Apptainer est une solution incontournable. \n  \nObjectifs : \n\nIntroduction à la notion de conteneur / image / Apptainer\nInstallation de Apptainer\nCréation d’une image Apptainer via Docker\nExécution d’un conteneur Apptainer\n\nPublic concerné : Personnel manipulant des données et voulant s’initier à la reproductibilité avec Apptainer (Singularity) \nPré requis : \n\nAvoir un ordinateur\nSystème d’exploitation Linux\, Windows (10/11) avec WSL2\nNotions de base des commandes Linux\n\nNe manquez pas cette occasion ! S’inscrire ici !
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/initiation-a-la-reproductibilite-avec-apptainer-singularity/
LOCATION:SC36.08\, bâtiment 36\,  Campus Triolet
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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.\nRejoignez nous pour acquérir ces compétences essentielles !  \nObjectifs de la formation : \n\nCréer et gérer des groupes d’utilisateurs sur la plateforme GitLab\nGérer un projet Git\nRéaliser des pulls avec résolution de conflit de fichiers \n\nPrérequis : \n\nOrdinateur personnel\nSystème d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\nNotion de base des commandes Linux et de Git (formation initiation à Git)\nPré-installation de Git\n\nNe manquez pas cette occasion pour gérer vos projet avec Git ! S’inscrire ici !\nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une aide à l’installation des outils.
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/premiers-pas-dans-la-collaboration-avec-git-3/
LOCATION:SC36.07\, bâtiment 36\,  Campus Triolet
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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.\nRejoignez nous pour acquérir ces compétences essentielles !  \nObjectifs de la formation : \n\nCréer et gérer des groupes d’utilisateurs sur la plateforme GitLab\nGérer un projet Git\nRéaliser des pulls avec résolution de conflit de fichiers \n\nPrérequis : \n\nOrdinateur personnel\nSystème d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\nNotion de base des commandes Linux et de Git (formation initiation à Git)\nPré-installation de Git\n\nNe manquez pas cette occasion pour gérer vos projet avec Git ! S’inscrire ici !\nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une aide à l’installation des outils.
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SUMMARY:LLMs et ChatBots
DESCRIPTION:Venez découvrir une approche du Deep Learning sur les LLM 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.\nElle sera suivie d’une présentation des applications potentielles et des limites de ces modèles. \n  \nPrérequis : \n\nOrdinateur personnel\nNotions de DeepLearning\n\n  \nNe manquez pas cette occasion pour plonger dans le Deep Learning ! S’inscrire ici !
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SUMMARY:LLMs et ChatBots
DESCRIPTION:Venez découvrir une approche du Deep Learning sur les LLM 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.\nElle sera suivie d’une présentation des applications potentielles et des limites de ces modèles. \n  \nPrérequis : \n\nOrdinateur personnel\nNotions de DeepLearning\n\n  \nNe manquez pas cette occasion pour plonger dans le Deep Learning ! S’inscrire ici !
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SUMMARY:Initiation à la reproductibilité avec Apptainer (Singularity)
DESCRIPTION:Vous souhaitez partager vos données (scripts\, applications\, résultats) de façon sécurisée et reproductible sur n’importe quel type de machine (local\, HPC\, VM)\, la conteneurisation avec Apptainer est une solution incontournable. \n  \nObjectifs : \n\nIntroduction à la notion de conteneur / image / Apptainer\nInstallation de Apptainer\nCréation d’une image Apptainer via Docker\nExécution d’un conteneur Apptainer\n\nPublic concerné : Personnel manipulant des données et voulant s’initier à la reproductibilité avec Apptainer (Singularity) \nPré requis : \n\nAvoir un ordinateur\nSystème d’exploitation Linux\, Windows (10/11) avec WSL2\nNotions de base des commandes Linux\n\nNe manquez pas cette occasion ! S’inscrire ici !
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SUMMARY:LLMs et ChatBots
DESCRIPTION:Venez découvrir une approche du Deep Learning sur les LLM 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.\nElle sera suivie d’une présentation des applications potentielles et des limites de ces modèles. \n  \nPrérequis : \n\nOrdinateur personnel\nNotions de DeepLearning\n\n  \nNe manquez pas cette occasion pour plonger dans le Deep Learning ! S’inscrire ici !
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SUMMARY:LLMs et ChatBots
DESCRIPTION:Venez découvrir une approche du Deep Learning sur les LLM 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.\nElle sera suivie d’une présentation des applications potentielles et des limites de ces modèles. \n  \nPrérequis : \n\nOrdinateur personnel\nNotions de DeepLearning\n\n  \nNe manquez pas cette occasion pour plonger dans le Deep Learning ! S’inscrire ici !
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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.\nRejoignez nous pour acquérir ces compétences essentielles !  \nObjectifs de la formation : \n\nCréer et gérer des groupes d’utilisateurs sur la plateforme GitLab\nGérer un projet Git\nRéaliser des pulls avec résolution de conflit de fichiers \n\nPrérequis : \n\nOrdinateur personnel\nSystème d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\nNotion de base des commandes Linux et de Git (formation initiation à Git)\nPré-installation de Git\n\nNe manquez pas cette occasion pour gérer vos projet avec Git ! S’inscrire ici !\nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une aide à l’installation des outils.
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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.\nRejoignez nous pour acquérir ces compétences essentielles !  \nObjectifs de la formation : \n\nCréer et gérer des groupes d’utilisateurs sur la plateforme GitLab\nGérer un projet Git\nRéaliser des pulls avec résolution de conflit de fichiers \n\nPrérequis : \n\nOrdinateur personnel\nSystème d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\nNotion de base des commandes Linux et de Git (formation initiation à Git)\nPré-installation de Git\n\nNe manquez pas cette occasion pour gérer vos projet avec Git ! S’inscrire ici !\nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une aide à l’installation des outils.
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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. \n  \nPrérequis : \n\nOrdinateur personnel\nNotions de code en Python\nCompte Google\n\n  \nNe manquez pas cette occasion pour plonger dans le Deep Learning ! S’inscrire ici !
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/introduction-au-deep-learning-2/
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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. \n  \nPrérequis : \n\nOrdinateur personnel\nNotions de code en Python\nCompte Google\n\n  \nNe manquez pas cette occasion pour plonger dans le Deep Learning ! S’inscrire ici !
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SUMMARY:MOOC IA & RH
DESCRIPTION:La formation gratuite pour révolutionner vos pratiques RH\nAvec la participation de nombreux experts comme Samuel Durand\, Michel Barabel\, Lobna Calleja\, Jérémy Lamri ou Stéphane Moriou\, des témoignages d’entreprise comme Safran\, Air France\, Renault Group\, L’Oréal Groupe France\, Saint-Gobain\, Alan ou Doctolib)\, et des partenaires comme France Travail ou Le Lab RH. \nDébut de la formation : lundi 7 octobre 2024 \nParticipez gratuitement à notre formation et découvrez les secrets de l’IA générative pour transformer votre quotidien professionnel et celui de vos collaborateurs.\nLes pré-inscriptions sont ouvertes : réservez gratuitement votre place dès aujourd’hui !
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/mooc-ia-rh/
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SUMMARY:Initiation à Git
DESCRIPTION:Dans cet atelier pratique\, découvrez l’essentiel de Git\, un outil incontournable pour l’intégrité et la traçabilité des projets de recherche.\nRejoignez nous pour acquérir ces compétences essentielles !  \n  \nObjectifs de la formation : \n\nConfigurer Git\nCréer un dépôt distant et local\nModifier /ajouter /supprimer des fichiers du dépôt\nGérer les commits\n\n  \nPrérequis : \n\nOrdinateur personnel\nSystème d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\nNotion de base des commandes Linux- Pré-installation de Git\n\n  \nNe manquez pas cette occasion pour gérer vos projet avec Git ! S’inscrire ici ! \nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une aide à l’installation des outils.
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/initiation-a-git-3/
LOCATION:SC36.04\, bâtiment 36\,  Campus Triolet
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SUMMARY:Initiation à Git
DESCRIPTION:Dans cet atelier pratique\, découvrez l’essentiel de Git\, un outil incontournable pour l’intégrité et la traçabilité des projets de recherche.\nRejoignez nous pour acquérir ces compétences essentielles !  \n  \nObjectifs de la formation : \n\nConfigurer Git\nCréer un dépôt distant et local\nModifier /ajouter /supprimer des fichiers du dépôt\nGérer les commits\n\n  \nPrérequis : \n\nOrdinateur personnel\nSystème d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\nNotion de base des commandes Linux- Pré-installation de Git\n\n  \nNe manquez pas cette occasion pour gérer vos projet avec Git ! S’inscrire ici !
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/initiation-a-git-3-2/
LOCATION:SC36.04\, bâtiment 36\,  Campus Triolet
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SUMMARY:LLMs et ChatBots
DESCRIPTION:Venez découvrir une approche du Deep Learning sur les LLM 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.\nElle sera suivie d’une présentation des applications potentielles et des limites de ces modèles. \n  \nPrérequis : \n\nOrdinateur personnel\nNotions de DeepLearning\n\n  \nNe manquez pas cette occasion pour plonger dans le Deep Learning ! S’inscrire ici !
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/llms-et-chatbots/
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