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SUMMARY:IA : Large Language Models
DESCRIPTION:Campus Triolet de l’Université de Montpellier – Pl. Eugène Bataillon\, Bat 5\, TD 5.204\nInstitut de Science des Données de Montpellier \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• La connaissance des concepts basiques du deep learning (descente de gradient\, feed-forward layer\, fonction de coût/perte\, …) est fortement conseillée \nInscription
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DESCRIPTION:Campus Triolet de l’Université de Montpellier – Pl. Eugène Bataillon\, Bat 36\, TD 36.401\nInstitut de Science des Données de Montpellier \nPlongez au cœur de l’intelligence artificielle avec les bases du Deep Learning. Une première partie vous apportera notions-clés et terminologie nécessaires pour comprendre et suivre le cas pratique proposé : la classification de deux espèces. \nObjectifs :\n• Définir le Deep Learning\n• Expliquer le fonctionnement des réseaux de neurones\n• S’initier sur un cas simple \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Notions de code en Python\n• Un compte Google pour un accès à Google Colab \nInscription gratuite \n            Inscription
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DESCRIPTION:Campus Triolet\, Pl. Eugène Bataillon\, Bat 5\, TD 5.204\nGino Frazzoli – Institut de Science des Données de Montpellier \nApprofondissez vos connaissances en Deep Learning à travers le prisme des auto-encodeurs\, une technique encore aujourd’hui mise en œuvre dans l’industrie pour la compression de données et la détection d’anomalies. \nUne première partie présentera les notions-clés et la terminologie\, suivie de l’apprentissage de représentations\, puis des différents cas d’usage. Tout au long de la formation\, nous alternerons entre théorie et mise en pratique. \nObjectifs :\n• Comprendre le fonctionnement des auto-encodeurs\n• Définir l’espace latent et son intérêt\n• Savoir ce qu’est l’apprentissage de représentations \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• La connaissance des concepts basiques du deep learning (descente de gradient\, multi-layer perceptron\, fonction de coût/perte\, …) est nécessaire\n• Connaissance basique de Python (et sa syntaxe) pour suivre le cas pratique\n• Compte Google pour un accès à Google Colab\, sauf si vous souhaitez installer le cas pratique en local \nInscription gratuite mais obligatoire \n            Inscription
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DESCRIPTION:Campus Triolet\, Pl. Eugène Bataillon\, Bat 5\, TD 5.209\nGino Frazzoli – Institut de Science des Données de Montpellier \nPlongez au cœur de l’intelligence artificielle avec les bases du Deep Learning. Une première partie vous apportera notions-clés et terminologie nécessaires pour comprendre et suivre le cas pratique proposé : la classification de deux espèces. \nObjectifs :\n• Définir le Deep Learning\n• Expliquer le fonctionnement des réseaux de neurones\n• S’initier sur un cas simple \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Notions de code en Python\n• Un compte Google pour un accès à Google Colab \nInscription gratuite \n            Inscription
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DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, A36.03\nGino Frazzoli – Institut de Science des Données de Montpellier \nApprofondissez vos connaissances en Deep Learning à travers le prisme des auto-encodeurs\, une technique encore aujourd’hui mise en œuvre dans l’industrie pour la compression de données et la détection d’anomalies. \nUne première partie présentera les notions-clés et la terminologie\, suivie de l’apprentissage de représentations\, puis des différents cas d’usage. Tout au long de la formation\, nous alternerons entre théorie et mise en pratique. \nObjectifs :\n• Comprendre le fonctionnement des auto-encodeurs\n• Définir l’espace latent et son intérêt\n• Savoir ce qu’est l’apprentissage de représentations \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• La connaissance des concepts basiques du deep learning (descente de gradient\, multi-layer perceptron\, fonction de coût/perte\, …) est nécessaire\n• Connaissance basique de Python (et sa syntaxe) pour suivre le cas pratique\n• Compte Google pour un accès à Google Colab\, sauf si vous souhaitez installer le cas pratique en local \nInscription gratuite mais obligatoire \nInscription
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DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.05\nGino Frazzoli – Institut de Science des Données de Montpellier \nApprofondissez vos connaissances en Deep Learning à travers le prisme des auto-encodeurs\, une technique encore aujourd’hui mise en œuvre dans l’industrie pour la compression de données et la détection d’anomalies. \nUne première partie présentera les notions-clés et la terminologie\, suivie de l’apprentissage de représentations\, puis des différents cas d’usage. Tout au long de la formation\, nous alternerons entre théorie et mise en pratique. \nObjectifs :\n• Comprendre le fonctionnement des auto-encodeurs\n• Définir l’espace latent et son intérêt\n• Savoir ce qu’est l’apprentissage de représentations \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• La connaissance des concepts basiques du deep learning (descente de gradient\, multi-layer perceptron\, fonction de coût/perte\, …) est nécessaire\n• Connaissance basique de Python (et sa syntaxe) pour suivre le cas pratique\n• Compte Google pour un accès à Google Colab\, sauf si vous souhaitez installer le cas pratique en local \nInscription gratuite mais obligatoire \nInscription
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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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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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DESCRIPTION:Siège du CNRS – Paris Michel-Ange\n3 rue Michel-Ange – 75794 Paris cedex 16\nL’IDRIS et l’ANF CNRS FIDLE organisent la troisième Journée Deep Learning pour la Science (JDLS) en partenariat avec l’Université de Montpellier (ISDM).\nL’objectif de cette journée est de favoriser le partage des expériences dans l’utilisation des outils d’intelligence artificielle dans le domaine scientifique\, toutes communautés confondues. Cette journée est ouverte à tous.tes\, gratuitement sur inscription uniquement. \nEn savoir plus\nInscription
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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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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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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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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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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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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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