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Événement Umanis : 5 à 7 - Deep learning (luxembourg)

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DEEP LEARNING (LUXEMBOURG)

Retour d'expériences et bonnes pratiques

Le 07/03/2019

IA, DATA SCIENCE, DEEP LEARNING

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Présentation
Programme
Infos pratiques
A l’image des GAFAMs annonçant régulièrement des rachats de start-ups spécialisées dans l’intelligence artificielle, le Deep Learning est sur toutes les lèvres ! 

D’après Gartner, plus de 40% des tâches de Data Science seront automatisées en 2020. Qui n’a pas rêvé de posséder comme super-assistant une Intelligence Artificielle, capable de traiter des situations trop complexes pour l’être humain, en quelques milli-secondes ? Capable de faire avancer la recherche sur le cancer ? De proposer des expériences utilisateurs évolutives, aptes à percevoir les émotions, la gestuelle ? Aujourd’hui, du rêve à la réalité, il n’y a qu’un pas, mais aussi de nombreux défis techniques. Venez découvrir comment l'Intelligence Artificielle projette la Data Science dans le futur : Innovation, technologies, outils et best-practices, nos experts vous disent tout !

« Comment identifier les causes de retards sur les trains ? Comment mesurer l’impact sur l’ensemble d’une ligne et anticiper pour que cela ne se reproduise plus ? C’est la question que nous nous sommes posés à SNCF Réseau. Grâce à la Data Science nous avons réussi à mettre en place un tableau de bord décisionnel qui analyse les gains fondés sur les effets d’une intervention sur les facteurs incidentogènes de nos lignes. L’objectif : comprendre, analyser, anticiper et optimiser. Pour proposer une meilleure qualité de service à nos voyageurs ! Grâce à ce projet SNCF Réseau passe dans une nouvelle ère »explique Kader BENABDELI, Expert exploitation et Capacité et chef de projet IT, chez SNCF Réseau.

16:45
ACCUEIL

 
17:00
DEEP LEARNING : LE VOYAGE A LA FRONTIERE DE L’IA ET DE LA DATA SCIENCE

• Définition d’« une révolution avant l’heure » : qu’est-ce que le Deep Learning ? Quelle différence avec l'Intelligence Artificielle ?
• Focus sur les réseaux de neurones artificiels : quels types de réseaux pour quels usages ? CNN, RNN, GANs, etc
• Cyber-sécurité, analyse de sentiments, véhicules autonomes, ajustement de prix prédictifs, détection de fraude… Le point sur les perspectives offertes par le Deep Learning
• Notre top 10 des technologies à maitriser : Azure AI Stack, ML Workbench, TensorFlow (Google), SQL Server ML Services (Microsoft), Caffe, Keras…

Philippe HAREL, AI Practice Manager, Umanis
 
17:40
RETOURS D’EXPERIENCES DEEP LEARNING

• Groupe SNCF : Comment le Deep Learning révolutionne l’incidentologie, et l'importance de s'attaquer aux causes, non aux conséquences
• Autres retours d’expériences et bonnes pratiques

Philippe HAREL, AI Practice Manager, Umanis

18:00
ECHANGES & COCKTAIL

INFORMATIONS PRATIQUES

Novotel Luxembourg Kirchberg 6 Rue du Fort Niedergrünewald 2226 Luxembourg

Pour toutes autres questions contacter Aminata au 01.40.89.73.36