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SUMMARY:Polycloud
DESCRIPTION:Campus Triolet de l’Université de Montpellier\, Polytech Montpellier\nLes étudiants DO4 Polytech Montpellier \nConférence tech autour du Cloud et du DevOps organisée par des étudiants !\nPolycloud est une journée de conférences gratuites qui tiendra sa cinquième édition le Samedi 6 juin 2026 à Polytech Montpellier. Le but est de faire découvrir le monde du cloud et du DevOps\, au travers de conférences. Grâce à l’intervention d’experts une multitude de sujets seront abordés tout au long de la journée: Dev\, Cloud\, IA\, Cybersécurité…\nContrairement aux conférences plus traditionnelles\, la Polycloud cherche à créer un pont entre le monde étudiant et le milieu professionnel. Et la formule séduit chaque année\, ils sont de plus en plus nombreux à faire le déplacement.\nL’entrée est gratuite\, repas inclus. Aucune raison de ne pas venir ! \n            Inscription\n                        En savoir plus
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SUMMARY:PINKCC Lab Day : AI & Multimodal Imaging in Oncology
DESCRIPTION:IRCM\nOrganisée avec le soutien du SIRIC Montpellier Cancer\, cette journée sera consacrée aux avancées de l’intelligence artificielle et de l’imagerie en cancérologie\, avec un focus sur de nouveaux outils capables d’aider à mieux comprendre les cancers à différentes échelles.\nA partir de 14h\, le séminaire s’ouvrira à un public plus large\, avec des présentations internationales d’experts en IA et imagerie oncologique. \n            En savoir plus
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SUMMARY:IA : Auto-encodeurs
DESCRIPTION:Campus Triolet de l’Université de Montpellier – Pl. Eugène Bataillon\, Bat 4\, TD4.06\nInstitut 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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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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SUMMARY:IA : Introduction au Deep Learning
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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SUMMARY:IA : Auto-encodeurs
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 36\, SC 36.09\nGino Frazzoli – Institut 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. \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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SUMMARY:IA : Large Language Models
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.05\nGino Frazzoli – Institut de Science des Données de Montpellier \nVenez 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. Elle sera suivie d’une présentation des applications potentielles et des limites de ces modèles. \nObjectifs :\n• Démystifier les modèles de langage\n• Découvrir des façons de les utiliser\n• Saisir leurs limites \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel souhaitable\n• Notions en deep learning (pour la première partie uniquement\, non obligatoire) \nInscription gratuite mais obligatoire \n            Inscription
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SUMMARY:IA : Auto-encodeurs
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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SUMMARY:IA : Introduction au Deep Learning
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.06 \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 \nInscription
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SUMMARY:IA : Auto-encodeurs
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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SUMMARY:IA : Large Language Models
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.05\nGino Frazzoli – Institut de Science des Données de Montpellier \nVenez 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. Elle sera suivie d’une présentation des applications potentielles et des limites de ces modèles. \nObjectifs :\n• Démystifier les modèles de langage\n• Découvrir des façons de les utiliser\n• Saisir leurs limites \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel souhaitable\n• Notions en deep learning (pour la première partie uniquement\, non obligatoire) \nInscription gratuite mais obligatoire \nInscription
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SUMMARY:IA et Évaluation Journée PÉDAGON'UM #IA4SUP
DESCRIPTION:Institut de Botanique de Montpellier\nService des Usages du Numérique de l’Université de Montpellier et le réseau IA4Sup  \nLe 26 juin 2025\, une journée dédiée à l’IA et l’Évaluation explore un sujet de forte préoccupation pour les enseignants et les étudiants à l’heure du développement de l’intelligence artificielle. Des présentations et conférences d’experts nationaux et internationaux\, avec Jacques Tardif (Université de Sherbrooke)\, Jean-François Van de Poël (Université de Lausanne)\, Nejma Belkhdim (Nolej) et Christophe Batier (Université de Lyon 1 – réseau IA4Sup). Des retours d’expériences par les enseignants de l’Université de Montpellier ayant expérimenté l’usage des IA dans leur enseignement. Des ateliers pratiques en petits groupes en lien avec le thème de la journée IA et Évaluation. Des présentations de solutions numériques exploitant l’IA (Nolej\, Challenge Me\, Wooclap-Wooflash). \n            En savoir plus\n                        Teaser\n                        Inscription
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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: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:IA\, cybersécurité et protection des données : quels liens\, quels enjeux ?
DESCRIPTION:UM – Polytech\nNumDiag \nCette année encore\, nous vous donnons rendez-vous pour une journée de réflexion interdisciplinaire sur le thème : IA\, cybersécurité et protection des données – quels liens\, quels enjeux ? L’évènement aura lieu dans les locaux de Polytech Montpellier de l’Université de Montpellier mais sera également accessible en visio.\nCe travail a bénéficié du soutien du Défi Clé ICO\, Institut Cybersécurité Occitanie\, initié et financé par la Région Occitanie\, France  \nInscription gratuite mais obligatoire \nProgramme
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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:Forum des énergies de transition
DESCRIPTION:Montpellier Management\nFEET \n3 jours pour échanger\, questionner et inventer des solutions aux côtés de scientifiques et d’acteurs engagés \nEn savoir plus\nInscription
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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: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: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: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\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: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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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\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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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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SUMMARY:LLMs et ChatBots
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SUMMARY:Masterclass : Faire ses premiers pas avec l’IA
DESCRIPTION:Plongez dans l’univers fascinant de l’intelligence artificielle et découvrez comment cette technologie fait évoluer nos habitudes. \nCette formation vous permettra de comprendre les bases de l’IA\, ses applications concrètes et son impact sur votre vie quotidienne. Approfondissez vos connaissances grâce à des exemples concrets\, des démonstrations interactives\, et explorez les potentialités de l’IA pour votre vie personnelle et professionnelle ! \nObjectifs d’apprentissage : \n\nComprendre les bases de l’IA\nDécouvrir les applications concrètes de l’IA dans notre quotidien\nExploiter l’IA générative pour créer ses premiers contenus\n\nInscription : https://www.billetweb.fr/faire-ses-premiers-pas-avec-l-ia
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