Trois sessions SOFA, moteur de simulation multi-physique 16 (base), 17 (avancé) et 18 décembre (avancé) 2024

Prochaine session deeptech Scikit-learn, la boîte à outils de l’apprentissage automatique débutant le 15 janvier

Prochaine session deeptech Méthodes formelles pour les protocoles de sécurité avancé le 15 janvier

Prochaine session deeptech Scikit-learn, la boîte à outils de l’apprentissage automatique avancé les 17 et 24 janvier

Prochaine session deeptech Machine Learning and Cybersecurity: Why and How with scikit-learn? avancé les 20 et 21 janvier

Prochaine session état de l’art IA et santé : des modèles prédictifs aux modèles prescriptifs débutant le 28 janvier

AI for Health

Inria Academy vous donne rendez-vous à la Station F le 21 novembre 2024

Le rendez-vous avec les experts Inria

Savez-vous que plus d’un quart des scientifiques Inria – institut national de recherche dans le numérique –  travaillent sur des projets de recherche en lien direct avec la santé ?

Pour en apprendre plus, nous vous invitons à venir nous rencontrer le 21 novembre prochain au salon AI for Health. Inria y sera présent au travers du programme en santé numérique avec la participation de plusieurs scientifiques travaillant sur les technologies diverses comme, par exemple, la fouille des données médicales, représentation des patients, modélisation de la trajectoire de soins ou encore des méthodes pour les essais cliniques du futur.

À cette occasion, Inria Academy vous partagera son catalogue de formation en IA et santé et animera une masterclasse sur la technologie qui suscite de plus en plus d’intéret dans le domaine de l’IA : l’apprentissage fédéré.

Venez à la rencontre de nos équipes, chercheurs et ingénieurs à Inria !

 

En savoir plus sur le programme santé numérique

Station F, Paris

Stand Inria n°4

A ne pas manquer

 Masterclasse Inria Academy « Sensitive Healthcare Data Analysis empowered by Federeated learning »

 

Cette masterclasse illustrera les avancées actuelles en matière d’apprentissage fédéré (Federated Leaning) pour les applications sensibles dans le domaine de la santé. L’intérêt pour l’apprentissage fédéré était fulgurant dans les cinq dernières années, toutefois l’application de cette technologie à des domaines sensibles, tels que les soins par exemple, restent difficiles en raison de la complexité du traitement de données hétérogènes et complexes, ainsi que de la difficulté pratiquede déployer des architectures fédérées dans le monde réel. La masterclasse présentera Fed-BioMed, une initiative de développement visant à transposer l’apprentissage fédéré aux applications de soins de santé. Fed-BioMed s’attaque aux défis nécessaires pour répondre à la traduction dans le monde réel, concernant la sécurité, l’extensibilité et l’interopérabilité de l’apprentissage fédéré. En plus de cette masterclass, une démonstration de Fed-BioMed sera proposée sur le stand d’Inria.

Présentation se fera en Anglais.

Intervenant : Marco Lorenzi 

Chercheur à Inria, Marco Lorenzi est spécialisé dans les méthodes informatiques et statistiques pour l’analyse des données biomédicales et des images cérébrales. Ses recherches actuelles portent sur la modélisation bayésienne et la quantification de l’incertitude, l’analyse des séries temporelles, les modèles de variables latentes et l’apprentissage fédéré.

Rendez-vous le 21 novembre 2024 à 16h05  dans l’espace Masterclasse de Station F.

Consultez le catalogue des masterclass Inria Academy

Demo

Inria proposera deux démos sur les technologies de pointe issues de ces labo de recherche

Fed-BioMed (voir masterclasse)

Fed-BioMed est un logiciel qui vise à favoriser l’IA collaborative dans les soins de santé. Open source, transparent, sécurisé pour une application de l’apprentissage collaboratif  du monde réel.

En savoir plus

ClinicaDL

ClinicaDL est un logiciel open-source d’apprentissage profond pour le traitement reproductible de la neuroimagerie. Il peut être considéré comme l’extension de l’apprentissage profond de Clinica, une bibliothèque Python open-source pour le prétraitement et l’analyse de la neuroimagerie. La combinaison de ClinicaDL et de Clinica permet d’effectuer une analyse de neuroimagerie de bout en bout, depuis le téléchargement des données brutes jusqu’à l’interprétation des réseaux formés, en passant par le prétraitement de la neuroimagerie, le contrôle de la qualité, la définition des étiquettes, la recherche d’architectures, la formation et l’évaluation des réseaux.

En savoir pus

Plus de formations avec le projet européen AI&Health

Cette action est soutenue par le projet européen AI&Health qui vise à développer les programmes de formation en Intelligence Artificielle à l’intention des professionnels du secteur santé. Les activités du projet  AI&Health couvrent le programme de Master international, les MOOCs, les workshops et hands-on, les formations courtes adossées à la recherche pour les entreprises et les conférences. La masterclasse de Marco Lorenzi s’inscrit dans le cadre de ce projet et proposée à accès gratuit.

Savoir plus sur le projet AI&Health

Prenez un rendez-vous pour rencontrer nos experts et discuter de vos besoins en montée en compétences sur les technologies IA.

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