École d’hiver IVADO/MILA en apprentissage profond 2018

Du 5 au 9 mars 2018

École IVADO/MILA en apprentissage profond

L’apprentissage profond est une technique d’apprentissage automatique (machine learning) qui a considérablement amélioré les résultats précédents entre autres en vision par ordinateur, en reconnaissance de la parole ou en traduction automatique. De nombreux autres domaines sont touchés par cette nouvelle technologie, ou vont l’être.  Face à l’intérêt suscité par cette technologie, et face aux besoins de formation, IVADO et le MILA (l’un des laboratoires pionniers dans le domaine) offrent une semaine de formation du 5 au 9 mars 2018. À la fin de cette semaine les participants seront aptes à intervenir sur des projets dans le domaine et auront le bagage nécessaire pour continuer par eux-mêmes leur apprentissage, une fois revenus dans leur milieu de travail, ou d’étude.

Contenu de la semaine

L’École en apprentissage profond donnera à ses participants les bases théoriques et pratiques nécessaires à comprendre le domaine, et ils en ressortiront outillés pour intervenir sur des projets faisant appel à ces techniques. Le contenu est plus orienté vers la pratique et l’application que la théorie et la recherche. Le contenu théorique nécessaire sera présenté, mais il sera complété par une comparaison des bibliothèques classiques pour l’apprentissage profond, par des présentations de scripts et de stratégies d’entrainement, ainsi que par un retour d’expérience sur les problèmes spécifiques liés à la mise en oeuvre de projets d’intelligence artificielle en milieu industriel (infrastructure, accès aux données, résultats, etc.).

Le contenu de cette école s’adresse principalement aux professionnels de l’informatique (ingénieurs, informaticiens détenteurs au minimum d’un baccalauréat en sciences), mais les professeurs et les étudiants aux cycles supérieurs en sciences ou en ingénierie (essentiellement ceux qui ne sont pas encore familiers avec l’apprentissage profond) peuvent aussi y trouver leur intérêt.

Programme

Lundi Mardi Mercredi Jeudi Vendredi
9h00 – 10h15 Bienvenue dans le monde de l’intelligence artificielle

Myriam Côté

Introduction : Apprentissage profond

Gaétan Marceau Caron

Modèle : Réseaux à convolution 1

Alexei Nordell Markovits

Modèle : Réseaux récurrents 1

César Laurent

Introduction : Modèles génératifs

Mathieu Germain

10h45 – 12h00 Introduction : Apprentissage automatique 1

Alain Tapp

Entraînement : Graphe computationnel & backpropagation

Gaétan Marceau Caron

Modèle : Réseaux à convolution 2

Alexei Nordell Markovits

Modèle : Réseaux récurrents 2

César Laurent

Entraînement : Matériel et Conseils pratiques

Guillaume Alain

13h30 – 14h45 Introduction : Apprentissage automatique 2

Alain Tapp

Entraînement : Optimisation continue

Nicolas Le Roux

Application : Traitement d’images

Margaux Luck

Application : Traitement des langues naturelles

Arsène Fansi

En application : start-ups

Imagia, Keatext, Lyrebird, Fluent.ai

15h15 – 16h30 Introduction : Bibliothèques & Installation party

Gaétan Marceau Caron

Tutoriel : Données catégorielles (MLP)

Arsène Fansi

Tutoriel : Image (CNN)

Margaux Luck

Tutoriel : Données séquentielles (RNN)

Jean-Philippe Reid

Session ouverte de questions-réponses

Yoshua Bengio et al.

 16h30-19h00  Cocktail
(mercredi seulement)
Lundi
9h00 – 10h15 Bienvenue dans le monde de l’intelligence artificielle

Myriam Côté

10h45 – 12h00 Introduction : Apprentissage automatique 1

Alain Tapp

13h30 – 14h45 Introduction : Apprentissage automatique 2

Alain Tapp

15h15 – 16h30 Introduction : Bibliothèques & Installation party

Gaétan Marceau Caron

 16h30-19h00
Mardi
9h00 – 10h15 Introduction : Apprentissage profond

Gaétan Marceau Caron

10h45 – 12h00 Entraînement : Graphe computationnel & backpropagation

Gaétan Marceau Caron

13h30 – 14h45 Entraînement : Optimisation continue

Nicolas Le Roux

15h15 – 16h30 Tutoriel : Données catégorielles (MLP)

Arsène Fansi

 16h30-19h00
Mercredi
9h00 – 10h15 Modèle : Réseaux à convolution 1

Alexei Nordell Markovits

10h45 – 12h00 Modèle : Réseaux à convolution 2

Alexei Nordell Markovits

13h30 – 14h45 Application : Traitement d’images

Margaux Luck

15h15 – 16h30 Tutoriel : Image (CNN)

Margaux Luck

 16h30-19h00  Cocktail
(mercredi seulement)
Jeudi
9h00 – 10h15 Modèle : Réseaux récurrents 1

César Laurent

10h45 – 12h00 Modèle : Réseaux récurrents 2

César Laurent

13h30 – 14h45 Application : Traitement des langues naturelles

Arsène Fansi

15h15 – 16h30 Tutoriel : Données séquentielles (RNN)

Jean-Philippe Reid

 16h30-19h00
Vendredi
9h00 – 10h15 Introduction : Modèles génératifs

Mathieu Germain

10h45 – 12h00 Entraînement : Matériel et Conseils pratiques

Guillaume Alain

13h30 – 14h45 En application : start-ups
15h15 – 16h30 Session ouverte de questions-réponses

Yoshua Bengio

 16h30-19h00

Les cours seront donnés par des professeurs, des chercheurs et des professionnels du MILA et de l’industrie:

  • Guillaume Alain, Étudiant PhD MILA
  • Yoshua Bengio, Directeur scientifique du MILA et d’IVADO
  • Myriam Côté, Directrice équipe MILA R&D, Directrice exécutive MILA
  • Arsène Fansi, MILA R&D
  • Mathieu Germain, MILA R&D
  • César Laurent, Étudiant PhD MILA
  • Nicolas Le Roux, Google
  • Margaux Luck, MILA R&D
  • Gaétan Marceau Caron, MILA R&D
  • Alexei Nordell-Markovits, Element AI
  • Jean-Philippe Reid, MILA R&D
  • Alain Tapp, professeur DIRO, membre associé au MILA

Matériel complémentaire

Le matériel sera disponible quelques semaines avant l’école d’hiver 2018. Vous pouvez consultez le matériel de l’école d’été 2017 ici.

Lieu

Amphithéâtre Jean Lesage

Université de Montréal – Pavillon Jean-Brillant (B-2285)
3200, rue Jean-Brillant
Montréal (Québec) H3T 1N8

Inscription

Veuillez vous inscrire ici >>

Pour toutes questions au sujet de l’école d’hiver: formations@ivado.ca