Journées Calcul et Apprentissage

24 avr. 2019, 14:00 → 25 avr. 2019, 18:00 Europe/Paris

Bâtiment Darwin D, salle Fontannes (Lyon)

Benoit Fabrèges, Charles-Edouard Bréhier, Roland Denis

Les techniques d’apprentissage automatique (machine learning) sont devenues ces dernières années des outils très performants et très utilisés. En pratique, le calcul scientifique est mis en jeu pour rendre les méthodes efficaces et utilisables sur des problèmes réels.

L’objectif de ces journées est de présenter les problématiques et les principaux outils de l’apprentissage automatique, en se concentrant sur les aspects algorithmiques et implémentation, à l’intention de la communauté du calcul scientifique. Elles ont un objectif de formation, et comporteront principalement des cours généraux et des TPs associés (dont un consacré à des librairies développées récemment).

Ces journées sont organisées par le GdR Calcul et co-financées par le Labex Milyon.

Notebook de test pour Pytorch test-pytorch.ipynb

mercredi 24 avril

14:00 → 15:30 Introduction à l'apprentissage automatique : cadre formel, premiers algorithmes

Orateur: Aurélien GARIVIER

Transparents introML.pdf

15:30 → 15:45 Pause

15:45 → 17:45 TP I

Orateur: Jean FEYDY

Cours data_science_workshop_notes.pdf

Notebooks ML_DeepLearning.zip

jeudi 25 avril

09:00 → 10:30 Minimisation du risque structurel versus réseaux de neurones

Orateur: Aurélien GARIVIER

Transparents intro_ML.pdf

10:30 → 10:45 Pause

10:45 → 11:30 Rare event computations and machine learning for climate dynamics

Mots-clés : Large deviation theory, rare event algorithms, stochastic processes, commitor function, machine learning, extreme heat waves, climate extremes

Orateur: Freddy Bouchet

Transparents 2019-04-Journees-Calcul-Apprentissage-Lyon-Bouchet1.pdf 2019-04-Journees-Calcul-Apprentissage-Lyon-Bouchet2.pdf

11:30 → 12:15 Optimisation stochastique pour l'apprentissage

Orateur: Aymeric Dieuleveut

Transparents Stochastic_Algorithms_25_04_19_Aymeric_Dieuleveut.pdf

12:15 → 14:15 Déjeuner

14:15 → 15:00 Deep Learning for inverse problem

Orateur: Patrick Pérez

Transparents 2019_04_lyon_calcul-apprentissage_perez_noanim.pdf

15:00 → 17:00 TP II

Orateur: Jean FEYDY