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Présentation
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Devant l'explosion de masses de données émanant de toutes les activités, il apparaît un besoin croissant de développer des outils d'analyse, de traitement et de prédiction. L’École de Recherche «Approches d’apprentissage automatique - Applications aux données de santé » apportera les notions fondamentales et techniques en Statistiques, Machine Learning et Algorithmique pour appréhender l'exploitation de masses de données, les comprendre, les analyser, et en extraire des informations utiles pour la décision. Un zoom particulier sera fait sur l’analyse des données de biologie-santé qui comportent d’importantes promesses pour les actions de santé publique, profitables au plus grand nombre. Les thématiques abordées seront :
● Optimisation et statistiques,
● Apprentissage statistique à grande échelle,
● Algorithmique avancée,
● Apprentissage profond,
● Analyse et traitement de données de biologie-santé.
Language officielle de l'école : français (avec les documents en anglais)
Coordinateurs administratifs et scientifiques
Programme scientifique
Cours 1: "Mathématiques pour l’apprentissage statistique", Stéphane Canu (INSA Rouen Normandie, France) & Kossi Gneyou (Université de Lomé, Togo)
Cours 2: "Apprentissage statistique : théorie et algorithmes", Liva Ralaivola (Institut Universitaire de France & Criteo AI Lab, France) & Assi N’guessan (Université de Lille, France)
Cours 3: "Machine Learning avancé : contrôle de la complexité et adaptation", Alain Rakotomamonjy (Université de Rouen, France) & Gilles Gasso (INSA Rouen Normandie, France)
Cours 4: "Intelligence artificielle : apprentissage profond", Morgane Rivière (Facebook AI Research (FAIR), France) & Olivier Teytaud (Facebook AI Research (FAIR), France)
Cours 5: "Algorithmique avancée", Vlady Ravelomanana (Université Paris Diderot, France)
Cours 6: "Machine Learning pour la santé", Chloé-Agathe Azencott (Mines ParisTech, Institut Curie & INSERM, France) & Fifonsi Diane Gbeassor-Komlanvi (Université de Lomé, Togo)
Cours 7: "Système et techniques intelligentes de collectes de données", Kondo Adjallah (Université de Lorraine, France)
Site internet de l'école
Comment participer
Pour s'inscrire et candidater à un financement CIMPA, suivre les instructions données ici.
Date limite d'inscription et de candidature : 9 mai 2021