L'association vous convie à un #MEETUP exceptionnel avant la pause estivale et un verre de l'amitié clôturera la saison dans la convivialité (:-) 

Le premier talk sera donné par Leon CHUA, Professeur à l'Université de Berkeley, Californie sur le sujet du « memristor », révolutionnant l’électronique moderne.

Le memristor, inventé par notre conférencier, est un composant électronique décrit comme le quatrième composant passif élémentaire. (memristor = mot valise formé de « memory » et « resistor »).

Avant cette invention de Leon CHUA, les électroniciens avaient l'habitude de penser les circuits en n'utilisant que trois composants passifs de base : résistance, condensateur et bobine.

Grâce au « memristor », des chercheurs sont parvenus entre autres  à reproduire artificiellement des schémas fondamentaux du fonctionnement de notre cerveau, et certains spécialistes prédisent l'avènement d'une nouvelle génération de composants aux possibilités de calcul décuplées, ou encore d'un nouveau type de système de mémoire pour l'informatique, qui pourrait stocker des informations de manière permanente 

NE RATEZ PAS CETTE OCCASION UNIQUE d’écouter et venir échanger ici à BLOIS avec ce scientifique d'exception !

Cet exposé, destiné au grand public permet de découvrir le concept du memristor et son application dans de nombreux domaines concrets, tels que les puces neuromorphiques, permettant à un système électronique de faire preuve d'intelligence en imitant ni plus ni moins le fonctionnement du cerveau humain et ses réseaux de neurones.

Pour en savoir plus sur le memristor :

• Article de l'Usine Nouvelle

• Article de Futura Sciences

• Article de Wikipedia 

Ce talk est en Anglais : "Memristor : New Workhorse for Post-Moore Supercomputing".

Le second talk sera présenté par Jacqueline FORIEN, fondatrice de machinelearning.fr et traitera le sujet des algorithmes d'apprentissage profond qui ont transformé de nombreux domaines de l'intelligence artificielle.

Le "deep learning" ou apprentissage profond est un type d'intelligence artificielle dérivé du "machine learning" ou apprentissage automatique, où la machine est capable d'apprendre par elle-même, contrairement à la programmation où elle se contente d'exécuter à la lettre des règles prédéterminées.
 

L'apprentissage profond s'appuie sur un réseau de neurones informatiques artificiels s'inspirant du cerveau humain. Ce réseau est composé de dizaines voire de centaines de « couches » de neurones, chacune recevant et interprétant les informations de la couche précédente. Le système apprendra par exemple à reconnaître les lettres avant de s'attaquer aux mots dans un texte, ou détermine s'il y a un visage sur une photo avant de découvrir de quelle personne il s'agit.

L'apprentissage profond est utilisé pour des applications de vision par ordinateur, de reconnaissance vocale, de traitement du langage naturel et même dans des jeux. Certains résultats d'apprentissage profond, notamment dans l'analyse des images médicales, ont maintenant des performances comparables à celles obtenues par des experts humains. 

Ce talk est en Français : “Le "Deep Learning” ou apprentissage profond : de l’introduction, aux dernières applications avec les Réseaux antagonistes génératifs”.

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