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SUMMARY:Ethics\, AI & Future Robotics - Hackathon
DESCRIPTION:Join the discussion. Somewhere between a hackathon\, an immersive learning workshop\, and an author’s atelier\, this event offers mountain views and free coffee while considering ethical and pro-society aspects of artificial intelligence and future robotics. \nShare this:\n				Print (Opens in new window)\n				Print\n			\n				Email a link to a friend (Opens in new window)\n				Email\n			\n				Share on Facebook (Opens in new window)\n				Facebook\n			\n				Share on X (Opens in new window)\n				X\n			\n				Share on LinkedIn (Opens in new window)\n				LinkedIn\n			\n				Share on WhatsApp (Opens in new window)\n				WhatsApp\n			\n				Share on Telegram (Opens in new window)\n				Telegram
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SUMMARY:Intelligence artificielle et deep learning : mise en place et évaluation d’un réseau de neurones
DESCRIPTION:L’intelligence artificielle consiste à mettre en œuvre un ensemble de techniques afin de permettre aux machines d’imiter une forme d’intelligence bien réelle. Ce domaine est en forte croissance dans les entreprises ces dernières années\, laissant entrevoir une véritable révolution du management. \nCet outil est pertinent dans une organisation qui souhaite faire des analyses variées comme anticiper le comportement d’un utilisateur\, évaluer le prix d’un bien\, d’une prestation ou d’un risque. Connaitre à l’avance ces informations permet d’adopter une action sur mesure vis à vis du client\, de mieux gérer son budget ou de faciliter une prise de décision stratégique. \nLà où un choix\, une suggestion ou une expertise doit être faite se basant sur un historique il est possible de créer un algorithme intelligent qui se nourrira du passé afin d’en prédire l’avenir. (Plus d’informations en suivant ce lien) \nLe marché mondial est en pleine expansion. Grâce à des avancées majeures dans le domaine\, les réseaux de neurones sont utilisés massivement par les entreprises en 2018 pour représenter un marché de 1.7 trillion de francs suisses\, soit une hausse de 70% sur l’année précédente. (Gartner) \nL’objectif principal du cours est d’expliquer aux participants ce qu’est le deep learning et comment l’utiliser dans des problèmes de classification directement utilisables dans une organisation. \n\n\nObjectifs\nC’est une approche basée sur la pratique. \nAfin de maximiser l’expertise du participant en sortie de ce séminaire\, les thèmes traités sont les suivants :\n-Les réseaux de neurones\n-Les différentes fonctions d’activation et leur utilisation selon les besoins.\n-La fonction de coût.\n-Le mécanisme de retro-propagation.\n-Le gradient descent stochastique.\n-Analyse des prédictions et évaluation des modèles.\n-Techniques d’amélioration des prédictions.\n-Les pièges à éviter. \nDes fichiers génériques sont fournis aux étudiants afin qu’ils puissent  s’ils le désirent commencer à faire des projets sans rajouter de code. L’enseignant restera disponible après le séminaire et de nombreuses références de lecture seront fournies pour ceux qui souhaitent aller plus en avant sur le sujet. L’enseignant portera une attention minutieuse sur la compréhension des mécanismes fondamentaux du deep-learning et attache une grande importance à ce que vous compreniez les concepts mathématiques de manière intuitive. \n\n\nPublic\nToute personne enthousiaste de faire de l’intelligence artificielle par le deep-learning et souhaitant participer activement à cette vague technologique. \n\n\nAvantages\nA l’issue du séminaire vous saurez : \n-Créer des réseaux de neurones pour les appliquer en entreprise\, les paramétrer de manière efficace et les évaluer correctement.\n-Traiter des problèmes de classification.\n-Chercher des paramètres optimaux afin d’en augmenter la précision. \nL’approche pédagogique utilisée durant le séminaire est interactive et comprend plusieurs facettes :\n–  Apports conceptuels de la part de l’enseignant ;\n–  Exercices et études de cas\, puis applications avec des outils informatiques (TensorFlow sous Keras) ; \n\nShare this:\n				Print (Opens in new window)\n				Print\n			\n				Email a link to a friend (Opens in new window)\n				Email\n			\n				Share on Facebook (Opens in new window)\n				Facebook\n			\n				Share on X (Opens in new window)\n				X\n			\n				Share on LinkedIn (Opens in new window)\n				LinkedIn\n			\n				Share on WhatsApp (Opens in new window)\n				WhatsApp\n			\n				Share on Telegram (Opens in new window)\n				Telegram
URL:https://swissintell.ch/event/intelligence-artificielle-et-deep-learning-mise-en-place-et-evaluation-dun-reseau-de-neurones/
LOCATION:Centre Universitaire d’Informatique\, 24 rue du Général-Dufour\, Genève\, Genève\, 1211\, Switzerland
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SUMMARY:JS2018 - Forum Suisse de la confiance numérique
DESCRIPTION:Le roman de George Orwell : 1984 est considéré comme une référence du roman d’anticipation. Big Brother figure du régime policier et totalitaire a été imaginée à ce moment. George Orwell imaginait déjà une police de la pensée ou tous les faits et gestes étaient épiés. Aldous Huxley dans le meilleur des mondes nous présentait des humains créés en laboratoire et subissant des traitements en accord avec leur future position dans la hiérarchie sociale.\nAujourd’hui les géants du numérique imposent leur dictature invisible. Ils aspirent quotidiennement toutes nos données afin de mieux nous cerner. La santé et la sécurité sont les prétextes officiels à la transparence. \nMais cela veut-il pour autant dire que l’avenir est si noir qu’on voudrait bien le dépeindre ? \nA travers les différents témoignages des experts issus du monde médical\, philosophique\, automobile\, juridique ou politique\, le Clusis essayera de dresser un tableau exhaustif de l’avenir numérique. La question de la confiance restera omniprésente dans les débats. \nCertains réflexes sont peut-être à acquérir\, certaines concessions sont peut-être nécessaires\, est-ce qu’un monde totalement prévisible est souhaitable ? \nN’oublions pas que nous sommes les principaux acteurs du monde de demain. \nProgramme* \n8:30 – Accueil\n9:00 – Introduction – Sylvie Perrinjaquet\n9:10 – Confiance numérique à l’ère de l’intelligence artificielle – Gérard Balantzian\n9:30 – ”MonDossierMedical.ch” – dossier électronique du patient et enjeux de sécurité – Aurélie Rosemberg\n9:50 – Pause\n10:10 – Sécurité numérique : une approche globale dans l’automobile – Laurent Meillaud\n10:30 – Le défi de la liberté face au numérique – Pascal Verniory\n10:50 – La confiance numérique\, un enjeu réglementaire ? – Cécile Rivière \n  Tables rondes – Animées par Véronique Kämpfen\, FER Genève \n11:10 – Table ronde 1 – La doctrine des GAFAM – Gérard Balantzian\, Cécile Rivière\, Pascal Verniory\n12:00 – Table ronde 2 – Le futur de la sécurité – Laurent Meillaud\, Sylvie Perrinjaquet\, Aurélie Rosemberg \n12:45 – Mot de la fin\n13:00 – Apéritif dinatoire \n*Comité de programme – Thierry Blanc\, Raoul Diez\, Enrico Viganò \nCHF 120.-\, gratuit pour les membres du Clusis\, membres d’eGov Innovation Center\, affiliés de la FER Genève\, corps professoral et étudiants de l’UNIGE et de la Heg Genève. \nShare this:\n				Print (Opens in new window)\n				Print\n			\n				Email a link to a friend (Opens in new window)\n				Email\n			\n				Share on Facebook (Opens in new window)\n				Facebook\n			\n				Share on X (Opens in new window)\n				X\n			\n				Share on LinkedIn (Opens in new window)\n				LinkedIn\n			\n				Share on WhatsApp (Opens in new window)\n				WhatsApp\n			\n				Share on Telegram (Opens in new window)\n				Telegram
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SUMMARY:Artificial Intelligence: opportunities and challenges for information professionals
DESCRIPTION:18.00: Doors opening \n18.30-18.45: Welcome message from the GCSP & Swissintell President \n18.45-19.30 : Artificial Intelligence: opportunities and challenges for information professionals by Dr Jean-Marc Rickli \nRecent advances in artificial intelligence driven by growing computing powers\, rising amount of generated data and improvement of machine learning algorithms have led to major breakthroughs. Google’s Deepmind Alphago algorithm beat the second best player of the game of Go in 2016 after several months of training. A revised version of this algorithm reached superhuman capabilities in the game of Go\, shogi and chess in 34 hours in December last year. The speed of this technological growth is exponential and the proliferation of this technology in both vertical and horizontal. This raises alarming prospects about the potential malicious uses of this technology and the way to prevent them. A key aspect is to define regulations guidelines for the development of this technology and to find an appropriate inclusive framework of governance. \n19.30-19.45: Questions & Answers \n19.45-20.45 : Drinks and Networking. \nShare this:\n				Print (Opens in new window)\n				Print\n			\n				Email a link to a friend (Opens in new window)\n				Email\n			\n				Share on Facebook (Opens in new window)\n				Facebook\n			\n				Share on X (Opens in new window)\n				X\n			\n				Share on LinkedIn (Opens in new window)\n				LinkedIn\n			\n				Share on WhatsApp (Opens in new window)\n				WhatsApp\n			\n				Share on Telegram (Opens in new window)\n				Telegram
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