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ALLOHa | Advanced Living Lab For Ocean Hacks

 


 

As a place for collaborative innovation, ALLOHa aims to bring together the scientific communities, in Marine Sciences and Data Sciences along  with companies that innovate in these fields.

The goal is to create an environment enablingcollaboration and the emergence of innovative solutions for sustainable ocean use.

Hosted on the Datarmor, a supercomputer for marine data, the ALLOHa sandbox contains data, computing resources, and analysis tools, providing a secure space of experimentation for developing proofs-of-concept and collaborative projects.

 

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Programme d'animation 

 
 

Atelier Machine Learning tous les 15 jours, les mardis
Prochaines dates les mardis  12 mars et 26 mars, de 10h30 à 12h

     
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Dominos Lecture tous les 15 jours, les mercredis
Prochaines dates les mercredis 6 mars et 20 mars de 12h30 à13h50

     
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Data scientists  Experts tous les mardis ALLOHa lunch box les mardis 12 et 26 mars

     
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 A la demande de la communauté ALLOHA, des animations sur mesure. Contacter anouck.hubert@tech-brest-iroise.fr

 

Atelier Machine Learning 

 

 

Atelier Machine Learning c’est les mardis, tous les 15 jours, au Pôle Numérique Brest Iroise PNBI.

Prochaines dates, les mardis  12 mars et 26 mars , de 10h30 à 12h

L’Atelier Machine Learning c’est :

- 1 speaker

- qui répond à une 1 question concrète et appliquée autour du machine learning

- en utilisant 1 méthode de machine learning

- sur 1 dataset formatté avec benchmark

Dans cet atelier, nous mettons l’accent sur

- une compréhension intuitive et graphique de la théorie et de ses équations

- les méthodes de la famille des réseaux de neurones !

- le partage des données et des codes

- la diffusion de bonnes pratiques en data sciences, eg notebook python, benchmarking, plateforme Datarmor (IFREMER) de centralisation des codes et données

Le prochain atelier Machine Learning aura lieu  le mardi 26 mars  2019

-Speaker: Erwan Keribin

-Question concrète:  Comment générer des peintures avec du DeepLearning ?

-Méthode machine learning: Generative adversarial network (GAN)

- Dataset formatté et benchmarké: Kaggle Painter by Numbers (principalement provenant de WikiArt.org)

Le lien vers les atliers précédents:

Lien Github: https://github.com/amlb/amlb.github.io

 

     
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Domino's Lecture

 
 

Domino's Lecture tous les 15 jours les mercredis

Prochaines dates les mercredis 6 mars et 20 mars de 12h30 à13h50

Lecture et critique d’articles scientifiques portant sur des travaux fondamentaux en intelligence artificielle avec dégustation de pizzas pour mieux digérer la science !

A chaque session un nouveau Guru volontaire

Le rôle du “Guru”

  • Diffuser sur la liste l’article au moins une semaine à l’avance
  • Diffuser un résumé (maximum une page) le matin de la réunion du groupe Dominos Lectures
  • Imprimer un exemplaire papier du résumé pour tous les membres du groupe

Le contenu du résumé diffusé par le “Guru” :

  • Contenu : Contexte, objectifs, contributions originales, modèle considéré, critique positives et négatives (1 à 3 phrases pour chaque point)
  • 1 page max

Le rôle des participants au groupe Domino :

  • Chaque participant DOIT avoir lu le papier avant la réunion
  • Chaque participant prépare et envoie par mail une ou des questions au “Guru”

Sinon pas de pizza !

     
 

Pour s'inscrire et recevoir les articles contactez :

François Rousseau ou Ronan Fablet

 
     
     
 

Data Science Experts & Lunch Box

 
 
  • Tous les mardis, au Pôle Numérique Brest Iroise :Notre Pool de Data Scientists Experts est à votre disposition pour répondre à vos questions, demandes, pour conseiller, échanger, réseauter. Contactez nous et nous vous mettrons en relation avec l'expert qui convient.
  • ALLOHa lunch box pour se rencontrer de manière informelle, réseauter, échanger des informations et déjeuner !                          Prochaines Dates les mardis 12 et 26 marsLe principe : Vous apportez votre déjeuner et nous offrons le café et le dessert.
   

Ronan Fablet. Ronan est Professeur à l'IMT Atlantique, chercheur de l'UMR Lab-STICC, équipe TOMS  (Statistical Signal Processing and Remote Sensing). Ses thèmes de recherche sont:

Computer vision and signal processing: inverse problems, data-driven and learning-based models, texture analysis, motion analysis, bayesian and variational models, data assimilation, ....

Applications to marine ecology and oceanography: ocean remote sensing, maritime tradic surveillance, submeso-to-mesoscale ocean dynamics, movement ecology, fish otoliths, fisheries acoustics, sonar seabed imaging,... En savoir plus

 Patrick Meyer

Expert en Aide à la Décision et en Optimisation. Il est Professeur à IMT Atlantique, chercheur de l'UMR Lab-STICC, et responsable de l'équipe de recherche DECIDE. Ses thèmes de recherche sont : les algorithmes d'aide multi-critère à la décision, la modélisiation du processus d'aide à la décision, la modélisation des préférences des décideurs, l'optimisation combinatoire, ainsi que le développement d'outils informatiques pour l'aide à la décision. En savoir plus

Romain Billot  Romain est maître de conférences, HDR,  en data science à IMT Atlantique depuis 2016. Il dirige des recherches en data mining et optimisation avec différents terrains d'applications comme la mobilité intelligente et la santé connectée. M. Billot est responsable des enseignements en statistiques et machine learning (filière data science).En savoir plus

 

 

 

 

 

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