Machine & Deep Learning | INSTITUT DE PHYSIQUE DU GLOBE DE PARIS

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  Machine & Deep Learning

Premier atelier "machine & deep learning" en physique du globe
Lundi 20 Mai 2019

 

Programme de la journée :

  • 9h15 - Accueil, café
  • 9h30 - Présentation, objectifs et déroulement de la journée par l'équipe organisatrice (Jean-Paul M., Claudio S., Cécile F. et Antoine L.)
  • 9h40 - François Courteille (NVIDIA) – Solution architecture pour l'IA par la société Nvidia
  • 10h30 - Cécile Ferrari (IPGP-PSS) – Introduction au Machine Learning avec Python: détection de lacs en infrarouge thermique à l'aide d'une classification supervisée par Machine à vecteurs de support
  • 11h45 - Salma Barkaoui (IPGP-PSS) – Traitement d'une série temporelle en utilisant du Machine Learning : classification et détection automatique des événements.
  • 13h45 - Marina Corradini (IPGP-Sismologie) – Une méthode de réseau de neurones pour retrouver les paramètres cinématiques d'une rupture sismique
  • 14h40 - Claudia Hulbert (ENS/LANL) – Sonder l'état des failles avec le Machine Learning
  • 15h50 -  Salma Barkaoui (IPGP-PSS) – Différence entre Machine Learning et Deep Learning + Application du Deep Learning pour les problèmes inverses. Exemple : estimer la structure interne d'une planète en inversant les temps d'arrivée P et S.
  • 17h00 - Table ronde

 

Les notebooks seront envoyés directement aux personnes inscrites avec les bibliothèques nécessaires et les procédures d'installation.

Contacts: 

Cécile Ferrari, équipe de planétologie et sciences spatiales"

Antoine Lucas, équipes "planétologie et sciences spatiales" et "géochimie des enveloppes externes"

Jean-Paul Montagner, équipe "sismologie"

Claudio Satriano, équipe "sismologie"