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776 résultat(s) trouvé(s)
Événement
Date de l'événement (intitulé)
24 septembre 2019
Chapo
Dans le cadre de son Master « Artificial Intelligence & Advanced Visual Computing », le LIX, avec le soutien de l'Institut DATAIA, organise une série des séminaires sur le thème « Ethical issues, law & novel applications of AI »
Événement
Date de l'événement (intitulé)
4 décembre 2019
Chapo
Sarah Cohen-Boulakia et Claire Nedellec organisent le premier DATAIA Workshop « Sciences de la vie et IA » sur l'agronomie et l'IA.
Événement
Date de l'événement (intitulé)
7 - 8 octobre 2019
Chapo
Le workshop international « Machine Learning and Artificial Intelligence » (MLAI) est organisé par la chaire de recherche et d’enseignement « Data Science and Artificial Intelligence for Digitalized Industry and Services » et soutenu par l’institut de convergence DATAIA.
Actualité | Évènement
17.09.19
Chapo
Le mercredi 11 septembre l’Institut DATAIA a lancé sa première journée « La Sûreté de l'IA » des DATAIA Days.
Les DATAIA Days sont une série d’événements qui réunissent des experts académiques et professionnels pour débattre sur des thématiques ayant un fort impact social.
Les DATAIA Days sont une série d’événements qui réunissent des experts académiques et professionnels pour débattre sur des thématiques ayant un fort impact social.
Actualité | Évènement
11.09.19
Chapo
"Nonlinear independent component analysis: A principled framework for unsupervised deep learning"
Aapo Hyvärinen anime le séminaire DATAIA
Aapo Hyvärinen anime le séminaire DATAIA
Événement
Date de l'événement (intitulé)
1 Octobre 2019 14h00-16h00
Chapo
Jakob Runge anime cette session de séminaires DATAIA sur "Perspectives for causal inference on time series in Earth system sciences"
Actualité | Évènement
06.09.19
Chapo
Jakob Runge aborde les défis liés aux découvertes causales dans les sciences de la Terre
Événement
Date de l'événement (intitulé)
9 octobre 2019
Chapo
Aapo Hyvärinen anime cette session de séminaires DATAIA sur "Nonlinear independent component analysis: A principled framework for unsupervised deep learning"
