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BigDataFR vous souhaite une excellente journée et vous propose aujourd'huii :
►[Carrière #Datascientist #ia] : Formez-vous en 3 jours aux bases du Machine Learning et du Deep Learning avec le CNRS - Paris Jussieu

Responsable Pédagogique : Vincent Lemaire, Maître de Conférence
Intervenants : T. Rebafka (professeure) et D. Giorgi (ingénieure de recherche)
Durée de la formation : 21 heures sur 3 jours, du mercredi 11 au vendredi 13 juin 2025
Lieu : Sorbonne Université, Campus Jussieu - 4 Pl. Jussieu, 75005 Paris
Places limitées - 24 places disponibles
Deadline : 31 mai 2025 - Modalités et inscriptions : cliquez maintenant
►Public
- Chercheurs et ingénieurs en lien avec des problématiques de sciences des données, allant des sciences expérimentales aux sciences humaines ;
- Data-Scientists, Data-Miners et développeurs souhaitant aborder l'état de l'art en sciences des données.
►Pré-requis
- Connaissances de base en probabilités et statistique ; connaissances de base en Pythondonnées
►Objectifs
- Comprendre les concepts mathématiques des méthodes de l'apprentissage statistique supervisé (régression et classification)
- Connaître les principaux algorithmes du Deep Learning
- Utiliser les modules python pour la mise en œuvre des méthodes de Machine Learning et de Deep Learning
- Choisir les algorithmes adaptés aux cas d'usages
- Interpréter les résultats des algorithmes et identifier leurs limites
►Programme
- Le Machine Learning est la partie de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des modèles mathématiques pour permettre aux ordinateurs d'apprendre et d'effectuer des tâches à partir de données.
- Ce champ recouvre la conception et l'analyse de modèles et de méthodes ainsi que le développement, l'optimisation et Cette formation abordera les concepts statistiques et les méthodes d'apprentissage supervisé (régression et classification), leur mise en œuvre pratique et leur interprétation.
►Rappel
►[CNRS] Aux maths citoyennes, citoyens Grande consultation nationale du 10 mars au 30 avril 2025

►Le CNRS lance la consultation citoyenne "Aux maths citoyennes, citoyens !", du 10 mars au 30 avril 2025 pour interroger les citoyennes et les citoyens sur la place des mathématiques dans la société.
- Les mathématiques sont partout : bien au-delà de notre quotidien, elles structurent notre pensée, nous aident à comprendre le monde et jouent un rôle clé dans l’innovation.
- La France est une référence mondiale de la recherche en mathématiques, mais paradoxalement, leur enseignement et leur perception restent marqués par des inégalités et un manque d’attractivité.
- Face à ces enjeux, le CNRS lance la consultation citoyenne "Aux maths citoyennes, citoyens !", du 10 mars au 30 avril 2025 pour interroger les citoyennes et les citoyens sur la place des mathématiques dans la société.
- Cette initiative, lancée lors de la Semaine des mathématiques, vise à donner la parole à un large public afin de mieux comprendre les attentes, les besoins et les freins liés à la pratique et à l’apprentissage des mathématiques. L’ambition est également de co-construire des solutions pour améliorer l’accès aux mathématiques à tous les âges de la vie.
► Cliquez ici pour donner votre avis
►[France Inter - ITV de 6h20 - Mathilde Munos - 10 mars 2025] Interview de Christophe Besse, Directeur de l'Institut National des Sciences - Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)
Christophe Besse : Une consultation lancée par le CNRS pour "comprendre pourquoi on entend souvent 'j'ai détesté les maths
►écouter le podcast le podcast
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►[Pour aller plus loin - Retrospective 2022] Retrouvez l'Interview de Hugo Duminil-Copin, mathématicien, Medaille Fields 2022 sur France Inter

Hugo Duminil-Copin : "Autour de nous, rien ne fonctionnerait sans mathématiques"
►Voir l'interview en cliquant sur ce lien

Le Focus Formation de Maths-Fi & BigDataFR a pour vocation la transmission d'éléments précieux :
- aux futurs candidats, pour le choix de leur parcours d'excellence en Maths, Finance ou Data Science;
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Le Format "Focus Formation" :
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Matheuses, Les filles, avenir des mathématiques - CNRS Editions

Par Clémence Perronnet, Claire Marc et Olga Paris-Romaskevich, préface de Catherine Goldstein
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