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Modèles Bayésiens non paramétriques pour l'analyse de données

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Multi angle
Auteurs : Kon Kam King, Guillaume (Auteur de la Conférence)
CIRM (Editeur )

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Résumé : ​L'intérêt pour l'intelligence artificielle (IA) s'est considérablement accru ces dernières années et l'IA a été appliquée avec succès à des problèmes de société. Le Big Data, le recueil et l'analyse des données, la statistique se penchent sur l'amélioration de la société de demain. Big Data en santé publique, dans le domaine de la justice pénale, de la sécurité aéroportuaire, des changements climatiques, de la protection des espèces en voie de disparition, etc.

​C'est sur ces grands défis actuels et à venir que se penche Kerrie Mengersen, statisticienne australienne en résidence pour six mois au Cirm-Luminy (titulaire de la Chaire Jean-Morlet), aux côtés de Pierre Pudlo, Mathématicien à Aix-Marseille Université.

​La Chaire Jean-Morlet et le Cirm profitent de la richesse scientifique de cette résidence de chercheurs pour proposer une conférence à destination des lycéens et étudiants : seront ainsi abordées les différentes problématiques pour lesquelles l'intelligence artificielle et le big data jouent un rôle considérable.

Codes MSC :
62-07 - Data analysis
68Txx - Artificial intelligence

    Informations sur la Vidéo

    Réalisateur : Hennenfent, Guillaume
    Langue : Français
    Date de publication : 12/12/2018
    Date de captation : 28/11/2018
    Collection : Outreach
    Sous collection : Data is everywhere
    arXiv category : Popularization ; Statistics Theory
    Domaine : Probability & Statistics
    Format : MP4 (.mp4) - HD
    Durée : 00:14:09
    Audience : General Public
    Download : https://videos.cirm-math.fr/2018-11-28_King.mp4

Informations sur la Rencontre

Nom de la rencontre : Jean-Morlet chair: Data is everywhere! / Chaire Jean-Morlet : Les données sont partout !
Organisateurs de la rencontre : Mengersen, Kerrie ; Pudlo, Pierre
Dates : 28/11/2018 - 28/11/2018
Année de la rencontre : 2018
URL Congrès : https://www.chairejeanmorlet.com/km-outreach.html

Données de citation

DOI : 10.24350/CIRM.V.19482203
Citer cette vidéo: Kon Kam King, Guillaume (2018). Modèles Bayésiens non paramétriques pour l'analyse de données. CIRM. Audiovisual resource. doi:10.24350/CIRM.V.19482203
URI : http://dx.doi.org/10.24350/CIRM.V.19482203

Voir aussi

Bibliographie



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