Résumé : Comment réduire la quantité de données nécessaires pour entrainer un réseau profond et ainsi réduire les coûts de calcul ? Comment s’inspirer de mécanismes biologiques pour réduire les calculs nécessaires à l’initialisation et à l’optimisation des réseaux profonds ? Avons-nous vraiment besoin d’autant de ressources de calcul et de puissance électrique pour obtenir des résultats équivalents ?
Nous verrons plusieurs pistes de réponse à ces questions en transformant les exemples adversaires en atout, en s’inspirant des ondes rétiniennes pour pré-structurer le réseau, ou en évaluant de nouvelles architectures de calcul.
Nous analyserons également différentes pistes pour mieux comprendre et interpréter les réseaux profonds avec une analyse plus particulière sur les données et sur des données médicales.

Bio : Depuis 2011, Frédéric Precioso est professeur à l’Université de Nice Sophia Antipolis (UNS), maître de conférences à l’École d’ingénieur Polytech’Nice Sophia, membre de l’équipe SPARKS (Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems) du laboratoire I3S UMR 7271 CNRS-UNS. Il est responsable du groupe de recherche MinD (Mining Data). Ses principaux intérêts de recherche sont : (i) Comprendre l’apprentissage profond (apprentissage actif, optimisation et interprétation inspirées par la biologie, traitement du langage naturel profond par opposition à l’analyse statistique de texte, apprentissage profonds et représentation des connaissances, apprentissage profond embarqué) ; (ii) Comprendre l’inhomogénéité (sémantique dans les données 3D, sémantique dans les données vidéo et le multimédia, sémantique dans le regard et sémantique dans les séries temporelles) ; (iii) Méta-apprentissage et méta-minage (plate-forme d’IA à la demande, clustering multi-consensus). Depuis septembre 2018, il est responsable scientifique et responsable de programme à l’Agence Nationale de la Recherche (ANR) pour la Division des Programmes des Grands Investissement d’Etat et le Département Sciences Numérique et Mathématiques.

 

 

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