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Le LAMSIN/ENIT et Esprit organisent
Ecole de Recherche CIMPA
Science des données pour l’ingénierie et la technologie - A satellite meeting of ICIAM 2019
Esprit, Pôle Technologique, Ariana, Tunisie.
Du 25 juin 2019 au 5 juillet 2019.
Science des données pour l’ingénierie et la technologie - A satellite meeting of ICIAM 2019
Du 25 juin 2019 au 5 juillet 2019.
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Monday, June 24 – Friday, June 28, 2019
https://www.ds3-datascience-polytechnique.fr/
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Data Science Summer School 2019
02-06 September, Pisa, Italy
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14 juin 2019 - Le Forum Lac2:
Conférence "L'intelligence artificielle". Eric Moulines. Professeur à l'Ecole Polytechnique, France.
orgainsée par le FTSDH.
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The first edition of the North African Summer School in Machine Learning and Artificial Intelligence (NASSMA) will take place in University Mohamed VI Polytechnic (Benguerir, Morocco) from June 24 to 29, 2019.
Informations: www.nassma-ml.org .
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Data science Summer School - Ecole Polytechnique - Palaiseau, France.
Monday, June 25 – Friday, June 29, 2018
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Mercredi 17 janvier 2018, de 9H à 17H, à Esprit Ghazela (Amphi A).
- The first International Symposium on Data Science and Computational Intelligence
DSCI 2017
19-21 Décembre 2017, Hotel Tej Marhaba **** - Sousse
Tutorial Data analytics with spark
R tutorial lab
phds data science (recently defended phds)
Tutorial deep learning
Papers sessions
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Cours Machine Learning. ENIT 5,6,7 octobre 2017.- Cours assuré par Stéphane Gaiffas, Ecole Polytechnique, et Université Paris Diderot.
- Le cours de Stéphane Gaiffas est complté par des rappels en Proba-Stat, assurés par Azmi Makhlouf (ENIT-LAMSIN) et en optimisation, par Radhia Bessi (ENIT-LAMSIN).
Ce cours a été suivi par les 3ème année MINDS-Modélisation et des étudiants du MAster TICV.
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Probabilistic Models and Big Data – PMBD 2017
The Laboratory of Probability and Statistics of the Faculty of Sciences of Sfax organizes the first edition on “Probabilistic Models and Big Data – PMBD 2017”. It will take place on December 5- 8, 2017 in Sfax – Tunisia.
This workshop is intended to present the theory of probability and statistics and their applications. It will feature lectures delivered by internationally leading scholars on the designated topics, and supervised tutorials.
This event is suited for students, PhD students, researchers and non-specialist practitioners, having a good background in statistics, who want to direct their research on applied statistics and Big Data.
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Sesame-summer-school/
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Workshop Intelligence artificielle et Data Science: Quel avenir pour la Tunisie. Organisé par ESPRIT et le LAMSIN. Le éç juin à ESPRIT El Ghazela.
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Workshop on Reduced Basis, POD and PGD Model Reduction Techniques. Seville (Spain) from 8 to 10 November.
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Data Science summer school. 28 aout - 1er Septembre. Ecole Polytechnique. France.
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Conférence: Abdelhalim Rafrafi, ingénieur de recherche et senior data analyst (Big data) dans le Laboratoire d'Informatique de l’Université Pierre et Marie Curie (Paris 6), proposera une conférence intitulée Big Data au service de la génétique. Mardi 18 avril à 10h00, dans le grand amphithéâtre de l'Institut Pasteur de Tunis.
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Workshop Machine Learning, Deep Learning, Big Data. ENIT, 28-29 Mars 2017.
Maledh Marrakchi, ENIT : Machine Learning : Problématique et
approches.
Nabil Gmati, ENIT: Introduction au Deep Learning. Algorithme
de rétropropagation et Gradient Stochastique. Réseaux convolutifs, Réseaux récursifs.
Sassi Minyar, ENIT : Introduction au Big
Data.
Anas Ghrab: Machine learning en musicologie.
Lilia Sfaxi, INSAT :
Thinking Big.
Mohamed Ammar &
Mourad Yahia, Euranova :
Word2Vec.
Neska El Haouij ENIT : Forêts aléatoires.
Riadh Hasnaoui, Trustic: Démonstrations d'utilisation de bibliothèques Deep
Learning.
Mourad Zerai, ESPRIT : Démonstrations
d'utilisation de bibliothèques Deep Learning sous Python / Jupyther.
Mohamed
Jlidi, ENIT : Démonstrations
d’algorithmes de Machine Learning. Jupyther, Python, Anaconda.
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Données massives et mobilité: Innovation et politiques publiques.
Données massives et mobilité: Innovation et politiques publiques.
(CES: Centre d'économie de la sorbone Cachan).
Séminaire 3 février à la défense. Lien
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3rd Tunis Big Data Meetup - Big Data & Data Mining
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Conférences invités dans le cadre de CARI'2016
Hammamet du 11 au 14 octobre 2016. Lien vers le Programme Complet
- Philippe de Reffye (Cirad, France): Data assimilation and parameter estimation on plant growth models with stochastic development.
- Christophe Cérin (Université Paris 13): A synthesis of researches on cloud and grid computing.
- Nozha Boujemaa (Inria saclay, Ile de France): Toward Responsible and Ethical Smart Data Research and Innovation.
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Groupe de travail LAMSIN:
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Brahim Trabelsi, ISAMM-LAMSIN. 15 Novembre 2016.
"Quelques problèmes mathématiques qui se posent dans les Big data. Partie 1".
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Brahim Trabelsi, ISAMM-LAMSIN. 22 Novembre 2016.
"Quelques problèmes mathématiques qui se posent dans les Big data. Partie 2".
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Nabil Gmati, ENIT-LAMSIN. 29 Novembre 2016.
"Introduction aux réseaux de neuronnes et au deep Learning"
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Radhia Bessi, ENIT-LAMSIN. 13 Décembre 2016.
"Machine et Vecteur de Support (SVM). Introduction"
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Saloua Toumi, INSAT-LAMSIN. 20 Décembre 2016.
"Algorithme de Retropropagation. Gradient stochastique. Partie 1"
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Saloua Toumi, INSAT-LAMSIN. 3 Janvier 2016.
"Algorithme de Retropropagation. Gradient stochastique. Partie 2"
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Riadh Hasnaoui, Trustic, 10 Janvier 2017.
"Présentation générale des algorithes de Deep Learning"
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Riadh Hasnaoui, Trustic, 24 Janvier 2017.
"Présentation générale des algorithes de Deep Learning. Demos."
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Nabil Gmati, Enit-Lamsin, 31 Janvier 2017.
"Réseaux de neuronnes convolutifs. Comparaison de fonctions coûts".
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Radhia Bessi, ENIT-LAMSIN, Mardi 7 février 2017
"Rappels théoriques, méthodes d'optimisation convexe, avec et sans contraintes. Partie 1".
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Radhia Bessi, ENIT-LAMSIN, Mardi 14 février 2017
"Rappels théoriques, méthodes d'optimisation convexe, avec et sans contraintes. Partie 2".
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Brahim Trabelsi, ENIT-LAMSIN, Mardi 21 février 2017
"Estimation de la trace, du conditionnement, du déterminant et du spectre de très grandes matrices".
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Radhia Bessi, ENIT-LAMSIN, Mardi 28 février 2017
"Rappels théoriques, méthodes d'optimisation convexe, avec et sans contraintes. Partie 3".
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Mahmoud Abou Azoum, IPT-BIMS, Mardi 14 Mars 2017
"Estimation de la trace, du conditionnement, du déterminant et du spectre de très grandes matrices".
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Mohamed Jlidi, ENIT-LRSITI, Mardi 21 Mars 2017
"Machine Learning essentials".
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Nabil Gmati, Enit-Lamsin, Mardi 4 avril 2017.
"Vanishing gradient problem".
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Brahim Trabelsi, ISAMM-Lamsin, Mardi 11 avril 2017.
"Restricted Boltzmann Machine".
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Maledh Marrakchi, ENIT, Mardi 18 avril 2017.
Machine Learning : Problématique et approches.
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Radhia Bessi, ENIT-LAMSIN, Mardi 25 avrill 2017
"Algorithmes RN récurrents".
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Radhia Bessi, ENIT-LAMSIN, Mardi 25 avrill 2017
"Algorithmes RN récurrents".
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Salwa Toumi (LAMSIN - INSAT), ENIT, Mardi 30 Mai 2017Méthode de classifications supervisée
• PCA ( principal compononant Analysis )
• LDA (Linear Componant Analysis )
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Bonjour Mr Gmati,
RépondreSupprimerUn autre événement "Big Data" aura lieu prochainement en Tunisie:
"BIG DATA ANALYTICS: De l’Analyse Statistique à l’Intelligence Artificielle"
Il aura lieu le 1er Novembre 2018 à Ramada Plaza, Gammarth.
Ci-dessous le lien du site:
https://bigdatanalytics.sciencesconf.org/
Cordialement
Grand Merci Mr Nabil Gmati pour tout ce que vous faites pour la promotion du Big Data en Tunisie!
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