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Summer Schools

Paris Generative AI Autumn School

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Paris Generative AI Autumn School
Date de tri
Lieu de l'événement
Université Paris-Saclay

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Ne manquez pas la Paris Generative AI Autumn School, du 21 au 25 octobre 2024, sur le Campus de l'Université Paris-Saclay !
Contenu
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Découvrez l'IA générative : applications et perspectives

Notre école thématique a pour objectif de fournir une vue d'ensemble des dernières avancées en matière d'IA générative. Au-delà de son utilisation en TAL, nous présenterons les fondements méthodologiques et théoriques et leurs applications à des cas pratiques et industriels.

Les outils méthodologiques de base seront présentés, puis des intervenants de différents domaines scientifiques présenteront les applications et développements les plus récents. L'objectif est de réunir différents intervenants pour couvrir un large éventail de domaines d'étude et offrir aux participants une vue d'ensemble de l'IA générative et de ses applications.

Sujets abordés

  • Les thèmes abordés seront les suivants
  • Fondements des modèles génératifs : VAE, GAN et modèles de diffusion
  • Génération d'images et de vidéos
  • Grands modèles linguistiques et techniques avancées (par exemple RAG)
  • Génération de signaux audio
  • Modèles génératifs pour la compression
  • Éthique de l'IA générative
  • Génération multimodale
  • Applications aux données médicales
  • Applications à la robotique
  • Modèles économes
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🎤 Orateurs confirmés

  • Xavier Alameda-Pineda - INRIA
  • Antoine Bosselut - EPFL
  • Claire Boyer - Sorbonne University
  • Merouane Debbah - Khalifa University
  • Eric Moulines - Ecole Polytechnique
  • Claire Monteleoni - University of Colorado Boulder/INRIA
  • Gaël Richard - IPP/Télécom Paris
  • Robin (Yunhao) Tang - DeepMind London
  • Denis Trystam - Grenoble INP,

🧠 Comité Scientifique

  • Michel Kieffer (Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, L2S)
  • Stéphane Lathuilière (IPP/Télécom Paris)
  • Mustapha Lebbah (Université Paris-Saclay, UVSQ, DAVID Lab)

Organisation Locale

  • Marie Laveau
  • Almira M.
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1- Avant votre candidature
Exigences :
- Connaissances de base attendues en Python
- Connaissances de base attendues de PyTorch et/ou TensorFlow
- Introduction à PyTorch
- Introduction à TensorFlow
Pour être (plus) prêt :
- Apprendre les transformateurs avec PyTorch
- La PNL avec PyTorch : Un guide complet
- Utiliser un modèle open source
- API de haut niveau (pour approfondir)
 

2- Candidature

Il vous sera d'abord demandé de postuler à notre école, puis, après un processus d'examen, vous recevrez un lien pour vous inscrire définitivement.
Il y aura deux séries de candidatures :

  • Du 15 mai au 16 juin (23h59 heure de Paris). Notification d'acceptation : après le 1er juillet
  • Du 17 juin au 17 juillet (23h59 heure de Paris)

Le deuxième tour s'adressera principalement aux nouveaux doctorant(e)s qui seront remarqué(e)s pour leurs bourses de doctorat en juin.
Si vous êtes doctorant(e), il vous sera demandé de fournir un CV et une lettre de motivation pour postuler.
Il vous sera demandé de fournir un lien vers votre page personnelle, si vous êtes un universitaire.
Notre capacité maximale est de 100 participants.


3 - Inscription
Frais d'inscription :

  • Etudiants (doctorants) : 100€
  • Universitaires : 250€
  • Industrie : 500€

L'école est soutenue par l'Institut Polytechnique de Paris, l'Université Paris-Saclay, l'Institut DATAIA et Hi!Paris. Les frais couvrent les conférences, les sessions de laboratoire, les pauses café, les déjeuners et un dîner de gala. Veuillez noter que les frais d'hébergement et de déplacement ne sont pas couverts.

Vous aurez la possibilité de payer par carte de crédit ou par bon de commande. Si vous payez par carte de crédit, vous recevrez un ticket de paiement et un certificat de paiement. Vous devez payer avec un bon de commande si vous avez besoin d'une facture.