Global AI Back Together 2021 - France edition

Global AI Community - France hub

Global AI Back Together est un événement organisé par les communautés Microsoft AI dans le monde entier

Merci pour votre inscription à l'édition en ligne de Global AI Back Together. Nous avons hâte de partager tous ces sujets avec vous !
N'oubliez pas d'annuler votre inscription si jamais vous ne pouvez honorer votre présence.

Nous vous accueillerons le jeudi 21 octobre sur Teams Live Event, de 12h15 à 14h pour une déclinaison francophone de l'événement Global AI Back Together. La Global AI Community propose une série d'événements, physique ou virtuels, à travers le mode du 19 au 21 octobre 2021. Retrouvez le site de l'événement sur ce <a href="https://globalai.community/global-ai-back-together/" target="_blank" data-msys-clicktrack="0" rel="nofollow noopener noreferrer">lien</a>.Au programme :- Keynote d'introduction par l'équipe Global AI Community- Conférences:<ul><li>Alibek JAKUPOV (EXPERTIME) : Towards an Automatic Lie Detector, the Topic Modeling Approach</li><li>Jonathan PACIFICO (AVANADE) : AI at the Edge, prepare your Deep Learning model for Edge Computing</li></ul>Les intervenants s'exprimeront en français mais leur support de présentation peut être en anglais. Un temps de questions- réponses se tiendra en fin de session.Cette journée est entièrement gratuite et assurée par des bénévoles (MVPs et communautés Microsoft ). Pour des raisons d'organisation, nous vous demandons de vous inscrire sur cette page et de bien mettre à jour l'information présence si toutefois vous ne pouviez honorer votre présence.Détails des conférences :- Towards an Automatic Lie Detector: the Topic Modeling ApproachLe spam d'avis trompeurs (Deceptive Opinion Spam) prend généralement la forme de faux avis (négatifs ou positifs) publiés par un internaute malveillant pour nuire à l'image d'une entreprise ou la gonfler. Comme ces avis ont été délibérément rédigés pour tromper le lecteur, les évaluateurs humains ne parviennent guère mieux que par hasard à détecter ces déclarations trompeuses. Il est donc impératif de s'attaquer à ce problème, car l'extraction de modèles de texte à partir de textes frauduleux avec des sous-structures significatives reste un défi. Dans notre recherche, pour obtenir une compréhension plus profonde de la façon dont les mensonges sont exprimés dans les textes, nous considérons la tâche comme un problème de modélisation thématique, dans lequel nous avons construit, avec Azure Machine Learning et les services cognitifs, un modèle pour apprendre les modèles qui constituent une fausse critique, puis nous explorons les sorties de ce modèle pour identifier ces modèles. Les modèles thématiques peuvent être utiles dans cette tâche en raison de leur capacité à regrouper de multiples documents en ensembles plus petits de sujets clés. Comme les indices linguistiques des mensonges sont encore inconnus, un avantage clé de cette approche est que l'algorithme encourage les mélanges composés de quelques sujets seulement, ce qui rend la représentation plus interprétable et offre des possibilités supplémentaires de révéler les modèles et les structures au sein des systèmes de documents. Notre méthodologie s'est avérée utile pour cette étude, révélant les indices lexicaux généralement appliqués par les réviseurs humains pour générer un langage trompeur.- AI at the Edge : prepare your Deep Learning model for Edge ComputingArtificial Intelligence deployed at the Edge of the Cloud makes it possible to respond to the new technological challenges facing the majority of companies today. However, it is crucial that Machine Learning algorithms are optimized to meet the real-time constraints of the majority of use cases. This challenge is even more critical when it comes to deploying Deep Learning models to IoT devices. This session offers a set of methods and techniques to adapt your AI model for Edge Computing.

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