Votre intervenant :
Aude Hofleitner : Manager, Research Scientist (Core Data Science) chez Facebook
+ 1 ou 2 data scientists de FAIR, Centre de R&D spécialisé en IA et ML chez Facebook
Objectifs : Comprendre les enjeux et challenges clés de l'implémentation de solutions de machine learning. Identifier la valeur ajoutée de l'IA et du ML en fonction des uses cases, quand est-ce qu'il est intéressant d'en déployer et quand ça ne l'est pas. Présentation des frameworks de Facebook et open source pour bien commencer avec l'IA et le ML (Pytorch, Wit.ai, etc.)
Déroulé :
9h : arrivée des participants, café
· 9h30 : Why machine learning (recent progress, applications, simple examples, …) + Q&A
· 10h15 : How can I identify opportunities to deploy AI/ML on my project? + Q&A => cela répondrait aux questions que se posent notamment les CEOs des startups
· 11h15 : pause
· 11h30 : Best practices for ML model + Q&A
· 12h30 : déjeuner
· 13h30 : groupe 1
· 15h : pause
· 15h15 : groupe 2
· 16h45 : conclusion
· 17h30 : fin de la journée