Apprentissage Machine 2019 | Conférence d'apprentissage machine | Congrès de l'intelligence artificielle | Sommet d'apprentissage en profondeur | Réunions Big Data | Événements en informatique | Finland | Asie | Europe | USA | Royaume-Uni – Apprendre langue

  • MeowBaby Tour d'apprentissage et d'observation bois avec tableau naturel Beige 51x90x39cm
    MeowBaby® Kitchen Helper C’est une plateforme permettant à un enfant de participer à des activités liées à la préparation des repas. Habituellement les enfants ont un accès limité au comptoir, à l'évier ou à la table de la cuisine. Avec un assistant de cuisine un enfant peut non seulement observer les étapes ultérieures de la préparation des aliments, mais également participer activement à la préparation de la vaisselle, à la mise à table ou à la vaisselle. La conception de l'aide à la cuisine est stable et vous permet d'ajuster la hauteur de la plate-forme et de l'adapter à la taille de l'enfant, ce qui a un impact direct sur sa sécurité et lui permet d'entrer et de sortir du lit d'appoint par lui-même. L'assistant de cuisine MeowBaby® est une combinaison de technologie d'assemblage sûre, de stabilité structurelle et de légèreté de forme avec un design non conventionnel mais minimaliste. Spécifications: * Matériau: bois de pin, * Réglage de la hauteur de la plateforme en 3 variantes (20 cm - 33 cm - 46 cm calculé à partir du sol), * Le réglage de sa hauteur ne nécessite ni équipement ni force - il suffit de déplacer la plateforme sur la bande souhaitée. Dimensions: Hauteur totale: 90 cm, Largeur: 39 cm.
  • MeowBaby Tour d'apprentissage et d'observation bois avec tableau blanc Blanc 51x90x39cm
    MeowBaby® Kitchen Helper C’est une plateforme permettant à un enfant de participer à des activités liées à la préparation des repas. Habituellement les enfants ont un accès limité au comptoir, à l'évier ou à la table de la cuisine. Avec un assistant de cuisine un enfant peut non seulement observer les étapes ultérieures de la préparation des aliments, mais également participer activement à la préparation de la vaisselle, à la mise à table ou à la vaisselle. La conception de l'aide à la cuisine est stable et vous permet d'ajuster la hauteur de la plate-forme et de l'adapter à la taille de l'enfant, ce qui a un impact direct sur sa sécurité et lui permet d'entrer et de sortir du lit d'appoint par lui-même. L'assistant de cuisine MeowBaby® est une combinaison de technologie d'assemblage sûre, de stabilité structurelle et de légèreté de forme avec un design non conventionnel mais minimaliste. Spécifications: * Matériau: bois de pin, * Réglage de la hauteur de la plateforme en 3 variantes (20 cm - 33 cm - 46 cm calculé à partir du sol), * Le réglage de sa hauteur ne nécessite ni équipement ni force - il suffit de déplacer la plateforme sur la bande souhaitée. Dimensions: Hauteur totale: 90 cm, Largeur: 39 cm.

A propos de la conférence

L’équipe MEConferences invite cordialement tous les participants du monde entier à assister à la 6th Congrès mondial sur l'apprentissage machine et l'apprentissage en profondeur (Apprentissage Machine 2019) qui se tiendra pendant 24-25 octobre 2019 à Helsinki, en Finlande. Le thème principal de la conférence est "Faire du monde un nouveau lieu avec la technologie". Cette conférence visait à étendre sa couverture dans les domaines de l’intelligence artificielle, Apprentissage machine et L'apprentissage en profondeur des conférences d’experts, des présentations de jeunes chercheurs seront insérées dans chaque session de la réunion pour inspirer votre enthousiasme. Nous estimons que notre comité d’organisation composé d’experts est notre principal atout, mais ce sont les orateurs qui permettent aux événements de se démarquer. 6th Le World Machine Learning et Deep Learning Congress invitent les esprits, les praticiens, les experts et les penseurs les plus novateurs à inspirer et à présenter aux délégués de nouvelles méthodes innovantes de travail et d’innovation par le biais de leurs données. Votre présence sur les lieux ajoutera une plume à la couronne de Apprentissage Machine 2019.

L'apprentissage automatique est une méthode permettant aux ordinateurs d'apprendre à effectuer des tâches complexes qui ne peuvent pas être facilement décrites ou traitées par l'homme, et à faire des prédictions. C'est une combinaison d'optimisation mathématique et de statique. D'autre part, L'apprentissage en profondeur est le sous-ensemble de ML qui se concentre encore plus étroitement comme un niveau de neurone pour résoudre tout problème. Machine Learning 2019 comprend les sessions suivantes avec 20 pistes conçues pour offrir des sessions complètes qui traitent des applications, découvertes et problèmes actuels de Machine Learning et Deep Learning.

Qui participe?

  • DSI / GCIO

  • CTO / CDO

  • Président / vice-président

  • Présidents / directeurs

  • Data Scientists / Developers

  • Startup Professionals

  • Scientifiques / Chercheurs

  • Les professeurs

Verticales de l'industrie:

  • Bancaire

  • Services financiers

  • Assurance

  • Les télécommunications

  • Médias

  • Transport

  • Soins de santé

  • Médicaments

  • Commerce électronique et vente au détail

  • Gaz de pétrole

  • Énergie

  • Infrastructure

Et le dernier mais non le moindre ……….

  • Toute personne intéressée par l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur et qui souhaite développer et améliorer l’avenir

Sessions / Tracks

Track: Intelligence Artificielle

L'intelligence artificielle est une technique qui permet aux ordinateurs d'imiter le comportement humain. En d’autres termes, c’est le domaine de l’informatique qui met l’accent sur la création de machines intelligentes qui fonctionnent et réagissent comme des êtres humains. Avec le monde croissant de l'intelligence artificielle, le transfert de connaissances est également très nécessaire. Pour cela, les conférences sur l'apprentissage automatique ont ajouté ce sujet très important de l'intelligence artificielle.

Types d'Intelligence Artificielle:

  • Intelligence artificielle étroite – L'intelligence artificielle étroite est également appelée intelligence artificielle faible. C'est une intelligence artificielle qui se concentre principalement sur une tâche étroite. L'IA étroite est définie par opposition à l'IA forte ou à l'intelligence générale artificielle. Tous les systèmes existants considèrent que l'intelligence artificielle, de quelque type que ce soit, est tout au plus une IA faible. Il est couramment utilisé dans les prévisions de ventes, les prévisions météorologiques et les jeux. La vision par ordinateur et le traitement du langage naturel (PNL) font également partie de l'IA étroite. Le moteur de traduction Google est un bon exemple d'intelligence artificielle étroite
  • Intelligence générale artificielle
  • Super intelligence artificielle

Track: Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) qui offre aux ordinateurs la possibilité d'apprendre sans être explicitement programmé et de prendre des décisions intelligentes. Cela permet également aux machines de grandir et de s'améliorer avec les expériences. Il a diverses applications dans les sciences, l'ingénierie, la finance, la santé et la médecine.

Avantages de l'apprentissage machine-

  • Utile lorsque des données à grande échelle sont disponibles

  • Les déploiements à grande échelle de Machine Learning bénéfiques en termes d'amélioration de la vitesse et de la précision

  • Comprend la non-linéarité dans les données et génère une fonction mappant entrée / sortie (apprentissage supervisé)

  • Recommandé pour résoudre les problèmes de classification et de régression

  • Assure un meilleur profilage des clients pour comprendre leurs besoins

  • Aide à mieux servir les clients et à réduire l'attrition

Et beaucoup plus………

Cette conférence sur l'apprentissage automatique vise à ajouter plus de valeur et de connaissances à l'ère révolutionnaire de l'intelligence.

Track: Apprendre en profondeur

Deep Learning est un sous-ensemble de Machine Learning qui traite des réseaux de neurones profonds. Il repose sur un ensemble d'algorithmes qui tentent de modéliser des abstractions de haut niveau dans des données en utilisant plusieurs couches de traitement, avec des structures complexes ou autrement, composées de multiples transformations non linéaires. Les conférences sur l'apprentissage automatique ont ajouté le sujet des conférences sur l'apprentissage approfondi, ce qui dissipera les doutes et ajoutera plus de connaissances des esprits les plus novateurs du monde.

Track: Cadres d'apprentissage en profondeur

Deep Learning est un sous-ensemble de Machine Learning qui traite des réseaux de neurones profonds. Il repose sur un ensemble d'algorithmes qui tentent de modéliser des abstractions de haut niveau dans des données en utilisant plusieurs couches de traitement, avec des structures complexes ou autrement, composées de multiples transformations non linéaires. Deep Learning est capable de résoudre des problèmes plus complexes et d'effectuer des tâches plus importantes. Deep Learning Framework est une structure de base essentielle qui contribue à simplifier un peu la complexité de la DL.

Track: AI & Machine Learning dans HealthCare & Medical Science

L'apprentissage automatique fonctionne efficacement en présence de données volumineuses. La science médicale fournit quotidiennement une grande quantité de données provenant de la recherche et développement (R & D), des médecins et des cliniques, des patients, des aidants naturels, etc. Ces données peuvent être utilisées pour synchroniser les informations et les utiliser afin d'améliorer l'infrastructure de soins de santé et les traitements. Cela a le potentiel d'aider tant de gens, de sauver des vies et de l'argent. Selon une recherche, le big data et l’apprentissage automatique en pharmacie et en médecine pourraient générer une valeur pouvant aller jusqu’à 100 milliards de dollars par an, grâce à une meilleure prise de décision, une innovation optimisée, une efficacité accrue de la recherche / des essais cliniques et la création de nouveaux outils pour les médecins, consommateurs, assureurs et régulateurs. En raison de la présence d'énormes données dans le secteur de la santé, les conférences sur l'apprentissage automatique ajoutent un sujet de science médicale à chaque rencontre.

Track: Réseaux de neurones artificiels (ANN)

Un cerveau humain possède des neurones qui aident à l’adaptabilité, à la capacité d’apprentissage et à la résolution de tout problème. Contrairement au cerveau humain, les informaticiens rêvaient que les ordinateurs résolvent les problèmes de perception aussi rapidement. Et par conséquent, le modèle ANN est né. Les réseaux de neurones artificiels n’est rien d’autre qu’un modèle informatique inspiré par la biologie, qui consiste à traiter des éléments (neurones) et leurs connexions, ainsi que des algorithmes d’entraînement et de rappel. Les réseaux de neurones artificiels (ANN) contribueront à nouer des relations avec les personnalités les plus éminentes du domaine.

Piste: traitement du langage naturel (NLP) et reconnaissance vocale

Le traitement du langage naturel (NLP) est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle axée sur le développement de systèmes permettant aux ordinateurs de communiquer avec des personnes utilisant un langage courant. Le système de génération de langage naturel convertit les informations d'une base de données informatique en langage humain lisible et inversement.

Le domaine de la PNL est divisé en 2 catégories: –

  • Compréhension du langage naturel (NLU)

  • Génération de Langage Naturel (NLG)

Piste: Pattern Recognition

Pattern Recognition est une classification de Machine Discovering qui se concentre principalement sur la reconnaissance de la structure et des régularités en détail; Cependant, il est considéré comme presque similaire à l'apprentissage automatique. La reconnaissance des formes provient de l'ingénierie, et le terme est connu en ce qui concerne la vision par ordinateur. La reconnaissance des formes, dans son ensemble, a un meilleur enthousiasme pour formaliser, illustrer et illustrer la tendance et donner le dernier résultat, tandis que l’apprentissage automatique se concentre habituellement sur l’augmentation des taux de reconnaissance avant de donner le dernier rendement. Les algorithmes de reconnaissance de formes signifient normalement de donner une réponse raisonnable à chaque entrée et d’effectuer, selon toute probabilité, une coordination des sources de données, en tenant compte de leur variété statistique. Il y a plusieurs utilisations de la reconnaissance de modèle.

Track: Détection des expressions faciales et des émotions

L'utilisation des machines dans le public s'est largement répandue au cours des dernières décennies. De nos jours, les machines sont utilisées dans le cadre d’une vaste gamme d’activités. Au fur et à mesure de leur introduction auprès des personnes, la communication doit en outre être plus fluide et plus caractéristique. En gardant à l’esprit le but ultime, les machines doivent avoir une capacité leur permettant de l’atteindre. Exceptionnellement, les intentions d'une personne. Au moment où les machines sont évitées, ce terme inclut les ordinateurs et les robots. La conférence Deep Learning abordera de manière approfondie l’expression faciale et la détection des émotions.

Track: Vision par ordinateur et traitement d'image

La vision par ordinateur est une sous-branche de l'intelligence artificielle dont le but est de donner aux ordinateurs la possibilité puissante de comprendre leur environnement en voyant les choses plus que d'entendre ou de ressentir, exactement comme les humains. Il est utilisé pour traiter, analyser et comprendre des images numériques afin d'en extraire des informations. En d'autres termes, il transforme les images visuelles en une description des mots. Machine Learning Conference offre aux chercheurs une plate-forme pour venir parler sur une plate-forme commune.

Track: Automatisation des processus robotiques (RPA)

L'automatisation robotique permet aux organisations d'automatiser les tâches actuelles comme si elles étaient exécutées par une personne réelle dans plusieurs applications et systèmes. RPA est un coupe-coût et un accélérateur de qualité. Par conséquent, RPA aura un impact direct sur OPEX et sur l'expérience client et profitera à l'ensemble de l'organisation. C'est pourquoi il devient le sujet principal à traiter dans la conférence sur l'apprentissage automatique.

Track: Réalité virtuelle et réalité augmentée

La réalité virtuelle est la technologie permettant de présenter des informations complexes, des manipulations et des interactions de la personne avec elle par l'ordinateur. C'est un environnement interactif en trois dimensions généré par ordinateur pour simuler la réalité. Il peut montrer la 3D et attacher des sons et l'information tactile augmente extraordinairement la compréhensibilité des données. Il est entré dans la notoriété du public en tant que jouet médical doté d’un équipement «casque-gant», qui a été déterminé de manière préférentielle pour un large public.

La réalité augmentée est une combinaison d'une scène réelle visionnée par un utilisateur et d'une scène virtuelle générée par un ordinateur qui ajoute à la scène des informations supplémentaires. Il améliore la vie réelle en superposant des images virtuelles et ajoute des graphiques, des sons et des odeurs au monde réel, tel qu'il existe. L'utilisateur entretient un sentiment de présence dans le monde réel, il peut interagir avec le monde réel et n'est pas coupé du monde réel. La réalité augmentée est particulièrement adaptée aux campagnes marketing, aux activations et lancements de produits, à la publicité imprimée et bien plus encore. Il est également utilisé sur les smartphones.

Track: Internet des objets (IoT)

L’Internet des objets (IoT) désigne un parapluie qui couvre l’ensemble du réseau de périphériques, appareils ménagers, véhicules et autres éléments intégrant des logiciels, capteurs, actionneurs, composants électroniques et connectivité, ou encore une adresse IP ( Internet Protocol), qui permet à ces objets de se connecter et d’échanger des données, ce qui se traduit par une efficacité, une précision et un avantage économique accrus, ainsi que par une réduction de l’implication humaine.

Track: Big Data, Data Science et Data Mining

De nos jours, une énorme quantité de données est produite quotidiennement. Machine Learning utilise ces données et fournit un résultat visible pouvant apporter une valeur ajoutée à l'entreprise et contribuer à augmenter le retour sur investissement,

Les données volumineuses sont des index d’information qui sont si volumineux et complexes qu’il leur manque la programmation des applications de traitement de données classiques. Les défis du Big Data incluent la capture de données, le stockage de données, l'analyse de données, la recherche, le partage, le transfert, la visualisation, l'interrogation, la mise à jour et la sécurité des données. Les données volumineuses sont appelées volume, variété et vélocité en trois dimensions.

Data Science gère les données structurées et non structurées. C'est un champ qui intègre tout ce qui est lié à la purge, à l'état de préparation et à la dernière enquête sur les données. La science des données consolide la programmation, la pensée cohérente, l'arithmétique et les statistiques. Il saisit les informations de la manière la plus vive et soutient la capacité de jeter un coup d'œil aux choses avec un point de vue alternatif.

L'exploration de données est essentiellement le moyen de collecter des informations à partir de gigantesques bases de données, qui étaient déjà incommensurables et obscures, et d'utiliser ensuite ces informations pour régler les choix commerciaux applicables. L’exploration de données est, pour le dire, encore plus essentielle, un ensemble de techniques différentes utilisées dans le cadre de la procédure d’apprentissage de la divulgation permettant de reconnaître les connexions et les exemples auparavant obscurs. Nous pouvons ainsi qualifier l’exploration de données de jonctions de différents domaines tels que l’intelligence artificielle, la gestion de bases virtuelles de salles de données, la reconnaissance de formes, la visualisation de données, l’apprentissage automatique, les études statistiques, etc.

Track: Analyse de données volumineuses

Big Data Analytics fournit une poignée de données utilisables après avoir examiné des modèles cachés, des corrélations et d'autres informations issues d'une grande quantité de données. En conséquence, cela entraîne des mouvements d’affaires plus intelligents, des bénéfices plus élevés, des opérations plus efficaces et enfin des clients satisfaits. Et Big Data Conference ajoute encore plus de valeur.

Big Data Analytics ajoute de la valeur à l’organisation des manières suivantes:

  • Réduction des coûts

  • Plus rapide, meilleure prise de décision

  • Nouveaux produits et services

Track: Analyse prédictive

L'analyse prédictive est la branche de l'analyse avancée qui offre une vision claire du présent et une vision plus profonde du futur. Il utilise différentes techniques et algorithmes, issus des statistiques et de l'exploration de données, pour analyser des données actuelles et historiques afin de prédire le résultat d'événements et d'interactions futurs. La conférence Big Data, la conférence sur l’intelligence artificielle et le sommet sur l’apprentissage automatique font de l’analyse prédictive l’essentiel en raison de sa vaste étendue.

Track: Cloud Computing

Le cloud computing est un modèle de prestation de services informatiques sur Internet. Il permet le développement, le déploiement et la livraison en temps réel d'une large gamme de produits, services et solutions. Il repose sur une série de matériels et de logiciels auxquels il est possible d'accéder à distance via n'importe quel navigateur Web. Généralement, les documents et la programmation sont partagés et gérés par de nombreux clients et toutes les informations sont rassemblées à distance au lieu d'être stockées sur les disques durs des clients. Conférences Machine Learning a inclus une conférence spéciale sur le cloud computing.

Analyse de marché

Machine Learning 2019 accueille des participants, des présentateurs et des exposants du monde entier à Helsinki, en Finlande. Nous sommes ravis de vous inviter tous à participer et à vous inscrire au 6th Congrès mondial sur l'apprentissage en machine et l'apprentissage en profondeur qui se tiendra les 24 et 25 octobre 2019 à Helsinki, en Finlande.

Le comité organisateur se prépare pour un programme de conférence passionnant et informatif comprenant des conférences plénières, des symposiums, des ateliers sur une variété de sujets, des affiches et divers programmes pour des participants du monde entier. Nous vous invitons à nous rejoindre à la Machine Learning 2019, où vous serez assurés de vivre une expérience enrichissante avec des universitaires du monde entier. Tous les membres du comité organisateur de la conférence Machine Learning ont hâte de vous rencontrer à Helsinki, en Finlande.

Importance et portée:

Auparavant, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage approfondi étaient utilisés pour construire des logiciels à partir d'exemples de formation. Sa méthode a également été étendue pour prendre en charge l'exploration de données et la découverte de connaissances. Ensuite, ML & DL a commencé à effectuer des tâches de perception telles que l'apprentissage en profondeur pour la vision par ordinateur, la reconnaissance de la parole, etc. Après cela, son travail principal était la prise de décision automatisée et la détection des anomalies (cybersécurité, détection de fraude et diagnostic automatique). Mais l'avenir de ML & DL dépasse l'imagination et il peut contrôler et traiter une variété de sujets tels que:

  • Détection et correction du biais

  • Optimisation sensible au risque

  • Explications des systèmes Black Box

  • Verification ET VALIDATION

  • Intégration de composants ML dans de plus grands systèmes logiciels

Le marché de l'IA, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur connaît une croissance exponentielle dans le monde entier. Selon l'étude, le marché de l'intelligence artificielle de soins de santé représentait plus de 750 millions de dollars en 2016 et devrait dépasser 10 milliards de dollars en 2024, dont près de 40% de TCAC de 2017 à 2024. Le marché de l'intelligence artificielle aux États-Unis était évalué à plus de 320 millions de dollars en 2016 et devrait enregistrer plus de 38% de TCAC dans les années à venir. Le marché mondial de l'apprentissage automatique devrait passer de 1,41 milliard de dollars en 2017 à 8,81 milliards de dollars en 2022, avec un taux de croissance annuel composé de 44,1%, et le marché mondial de l'apprentissage automatique en tant que service devrait passer de 480,94 millions de dollars en 2015 pour atteindre 5 394,87 millions de dollars d’ici 2022 avec un TCAC de 41,2%.

Les entreprises du monde entier adoptent de manière significative des solutions permettant l'apprentissage automatique afin d'améliorer l'expérience client, le retour sur investissement (ROI) et de gagner un avantage concurrentiel dans les opérations commerciales. De plus, au cours des prochaines années, les applications de l’apprentissage automatique dans divers secteurs de l’industrie devraient connaître une croissance exponentielle. Certaines des verticales sont:

· BFSI

o Applications de la machine learning en BFSI

  • Fraude et gestion des risques

  • Prévision d'investissement

  • Gestion des campagnes de vente et de marketing

  • Segmentation de la clientèle

  • Assistance numérique

  • Autres (gestion de la conformité et souscription de crédit)

· Santé et sciences de la vie

o Applications de la machine learning en santé et sciences de la vie

  • Identification et diagnostic de la maladie

  • Analyse d'image

  • Découverte de médicaments / Fabrication

  • Traitement personnalisé

  • Autres (recherche d'essais cliniques et prévision d'épidémie)

· Vente au détail

o Applications de la machine learning en retail

  • Planification des stocks

  • Marketing incitatif et cross-canal

  • Segmentation et ciblage

  • Moteurs de recommandation

  • Autres (ROI client et valeur de la vie, gestion de la personnalisation)

· Télécommunication

o Applications de la machine learning en télécommunication

  • Analyse client

  • Optimisation du réseau

  • Sécurité Internet

  • Autres (analyse des centres d'assistance et de contacts numériques et analyse des campagnes marketing)

· Gouvernement et Défense

o Applications de la machine learning au gouvernement et à la défense

  • Intelligence de la menace

  • Système de défense autonome

  • Autres (durabilité et analyse opérationnelle)

· Fabrication

o Applications de l’apprentissage automatique en fabrication

  • Maintenance prédictive

  • Prévision de la demande

  • Estimation du revenu

  • Gestion de la chaîne logistique

  • Autres (analyse des causes premières et télématique)

· Energie et utilités

o Applications de l’apprentissage automatique en énergie et services publics

  • Analyse de la consommation d'énergie

  • Traitement de données sismiques

  • Gestion de réseau intelligent

  • Émission de carbone

  • Autres (tarification spécifique au client et gestion des énergies renouvelables)

· Autres (éducation, agriculture, médias et divertissements et éducation)

Pourquoi la Finlande?

Récemment, la Finlande a émergé dans le secteur des technologies en raison de ses normes élevées en matière d’enseignement et de ses vastes moyens de recherche et développement dans le domaine des technologies numériques. Les entreprises de technologie finlandaises construisent toutes des innovations de pointe autour de la 5G, de la cybersécurité et d'autres industries du futur qui vont changer la donne, des principaux acteurs mondiaux aux entreprises prometteuses. Il s'est montré intéressé par le développement du secteur de l'IA qui offrira une coopération en matière de cybersécurité , avions non habités, coopération par satellite et questions de sécurité maritime, telles que la diffusion d’informations de sensibilisation à la situation.

La Finlande, pays de contrastes, le soleil de minuit en été, la nuit polaire et les aurores boréales en hiver, est réputée pour la beauté pittoresque de son aura naturelle. Helsinki est la capitale de la Finlande. Il est situé dans le sud de la Finlande sur la côte du golfe de Finlande, est une ville au bord de mer dynamique, de belles îles et de grands parcs verdoyants. Helsinki est le centre administratif du pays pour la politique, l'éducation, la finance, la culture et la recherche.

Pourquoi participer ???

La conférence ML rassemble les communautés pour discuter des recherches récentes et de l'application d'algorithmes, d'outils et de plates-formes afin de résoudre les problèmes difficiles rencontrés lors de l'organisation et de l'analyse de jeux de données volumineux et bruyants. Machine Learning 2018 invite des participants du monde entier à découvrir le ML et le DL. Ce serait l’une des meilleures opportunités d’atteindre le plus grand nombre de participants issus de la communauté ML. Faites des démonstrations, distribuez des informations, rencontrez des clients actuels et potentiels, faites sensation avec une nouvelle gamme de produits et recevez la reconnaissance de votre nom lors de cet événement de 2 jours. Les conférenciers de renommée mondiale, les techniques les plus récentes, les faits saillants, les découvertes et les dernières mises à jour des champs ML et DL sont les points forts de cette conférence.

  • Orateurs extraordinaires

    Découvrez les avancées en matière d'algorithmes et de méthodes ML et DL proposées par les meilleurs orateurs, chercheurs et universitaires du monde entier. Apprenez des experts de l'industrie dans la reconnaissance de la parole et des formes, les réseaux de neurones, l'analyse d'images et la PNL. Explorez l'impact de l'apprentissage sur machine et l'apprentissage en profondeur sur les finances, la santé, la fabrication, la recherche et le transport.

  • Découvrez les tendances émergentes

    Le congrès présentera les opportunités d'avancement des tendances en matière d'apprentissage automatique et d'apprentissage approfondi ainsi que leur impact, ainsi que les applications réussies en entreprise. Il se concentrera également sur les défis et les domaines d’amélioration liés au domaine de la recherche et de ses applications. Découvrez les dernières avancées technologiques et les tendances du secteur grâce à un panel d'experts mondial.

  • Développez votre réseau

    Une occasion unique de rencontrer des chefs de file de l'industrie, des technologues influents, des professionnels de l'apprentissage automatique et des fondateurs à la tête de la révolution de l'apprentissage en profondeur. Apprenez de et interagissez avec divers innovateurs de l'industrie partageant les meilleures pratiques pour faire avancer la révolution de l'intelligence artificielle intelligente et en devenir une partie.

Industries associées à l'apprentissage automatique:

À l'échelle mondiale:

  • GOOGLE – Pour développer une mémoire photographique

  • IBM – Pour intégrer Watson là où il en a le plus besoin

  • BAIDU – Pour accélérer la recherche mobile avec intelligence artificielle

  • SOUNDHOUND – Pour donner aux services numériques le pouvoir de la parole humaine

  • ZEBRA MEDICAL VISION – Pour utiliser l'apprentissage en profondeur pour prévoir et prévenir les maladies

  • PRISMA – Pour réaliser des chefs-d’œuvre à partir d’instantanés

  • IRIS AI – Pour accélérer la recherche scientifique en faisant ressortir les données pertinentes

  • PINTEREST – Pour servir un univers de broches pertinentes à chaque utilisateur

  • TRADEMARKVISION – Pour aider les nouvelles entreprises à laisser leur empreinte sans confusion juridique

  • DESCARTES LABS – Pour prévenir les pénuries alimentaires en prévoyant les rendements des cultures

Universités associées à l'apprentissage automatique:

À l'échelle mondiale:

  • L'université de Carnegie Mellon

  • Université du Michigan Ann Arbor

  • Cornell

  • Berkeley

  • Stanford

  • Université Columbia

  • Université de Washington

  • Georgia Tech

  • Université de Californie à San Diego

  • Université du Massachusetts à Amherst

  • Université John Hopkins

  • Université de l'Illinois Urbana Champaign

  • Université d'État de Penn

  • Université de Caroline du Nord Chapel Hill

  • Institut de technologie de Californie

  • L'universite de Wisconsin-Madison

Principales sociétés et groupes dans le monde-

  • Société internationale d'apprentissage par la machine (IMLS)

  • Association statistique américaine

  • IEEE Computer Society

  • Réseau d'excellence européen pour la découverte du savoir (KDNet)

  • Centre national d'exploration de données (NCDM)

  • Conférences internationales sur l'intelligence artificielle du Pacifique

  • Association canadienne de l'intelligence artificielle

  • Le Comité européen de coordination sur l'IA (ECCAI)

  • Groupe d'Intérêt Spécial sur l'Intelligence Artificielle, Computer Society of India

  • Société japonaise d'intelligence artificielle

  • Société Mexicaine d'Inteligencia Artificial

  • Association russe pour l'intelligence artificielle

  • Association de recherche en informatique

  • Société pour l'étude de l'intelligence artificielle ET la simulation du comportement

  • Société internationale des réseaux de neurones

Qu'allez-vous apprendre ???

1. Étape d'innovation axée sur les données:

Des exemples clairs d’innovation de données et de son impact sur les entreprises ou la société L’étape de l’innovation axée sur les données (DI) est l’une des 5 étapes auxquelles vous pouvez assister lors du troisième sommet annuel de l’innovation de données 2018 à Stockholm. Dans cette présentation, vous pouvez explorer l’étape de l’innovation axée sur les données en détail et découvrir pourquoi vous et votre équipe devez assister à l’événement et à cette étape. Une fois inscrit au sommet, vous pouvez participer à l’une des cinq étapes du sommet. Et c'est parti!

2 Etape Business Analytics:

Études de cas pratiques sur la mise en œuvre de la stratégie, des capacités et de la technologie avancées en analytique et en science des données dans une organisation.

L'étape Business Analytics (BA) est l'une des 5 étapes auxquelles vous pouvez assister lors du troisième sommet annuel de l'innovation en matière de données 2018 à Stockholm. Dans cette présentation, vous pouvez explorer l’étape Business Analytics en détail et apprendre pourquoi vous et votre équipe devez assister à l’événement et à cette étape. Une fois inscrit au sommet, vous pouvez participer à l’une des cinq étapes du sommet. Et c'est parti!

3 Étape de gestion des données:

Stratégie, technologie et mise en œuvre d'études de cas pratiques sur la gouvernance des données, la protection de la vie privée dès la conception, la qualité des données, la future architecture d'entreprise, l'intégration des données. Exploration de données, modélisation, extraction de fonctionnalités.

4 Stade IOT Insight et Innovation:

Exemples pratiques et techniques d’implémentation, de perspicacité et de retour sur investissement d’IOT. Concentrez-vous sur l'analyse de données IOT, la gestion de données et l'innovation.

5 Apprentissage automatique et intelligence artificielle

Exemples pratiques d'implémentation, de perspicacité et de retour sur investissement de l'IA. Focus sur l'intelligence artificielle étroite (ANI), l'automatisation des processus robotiques (RPA), les chatbots, les réseaux de neurones et l'apprentissage en profondeur.

Sociétés apparentées:

ETATS-UNIS: ML Society; La société internationale d'apprentissage automatique; Association pour le développement de l'intelligence artificielle; La société d'intelligence artificielle; AI et société; Association pour l'incertitude dans l'intelligence artificielle; Société pour l'intelligence artificielle; Conférence sur l'incertitude dans l'intelligence artificielle; Artificial Intelligence International; Société slovène de reconnaissance des formes; Association internationale de l'informatique et des technologies de l'information; Global Cleantech Cluster Association; Société tchécoslovaque de reconnaissance des formes; Association bulgare pour la reconnaissance des formes; Association suisse pour la reconnaissance des formes; La British Machine Vision Association et la Society for Pattern Recognition;

L'Europe : Association européenne pour l'intelligence artificielle; Conexus Deep Learning Society; Deep Learning Society – Collaboratoire de la côte atlantique; la Société hellénique d'intelligence artificielle; le Comité européen de coordination pour l'intelligence artificielle; Artificial Intelligence International; Association pour l'incertitude dans l'intelligence artificielle; Groupe d'intérêt de la société brésilienne d'informatique; Association française pour la reconnaissance et l'interprétation de modèles; Comité national de l'Académie des sciences de Russie pour la reconnaissance des formes et l'analyse d'images; Association mexicaine pour la vision par ordinateur, la neuro-informatique et la robotique, Nederlandse Vereniging voor Patroonherkenning en Beeldverwerking; Association italienne pour la reconnaissance des formes

Asie Pacifique et Moyen-Orient: Unité indienne de reconnaissance des formes et d’intelligence artificielle; Société d'intelligence artificielle de Hong Kong; Comité de reconnaissance des formes et d’intelligence machine de l’Association chinoise de l’automatisation; Association d'Intelligence Artificielle de l'Inde; Société pour l'étude de l'intelligence artificielle et la simulation du comportement; Australian Pattern Recognition Society; Société de Hong Kong pour l'informatique multimédia et l'image; Comité de reconnaissance des formes et d’intelligence machine de l’Association chinoise de l’automatisation; Société de Macao pour la reconnaissance des formes et le traitement des images; Société pakistanaise de reconnaissance des formes (PRRS); Groupe de la vision par ordinateur et de la reconnaissance des formes de l'Institut coréen des scientifiques et ingénieurs de l'information

Conférences connexes:

  • septth Sommet mondial sur l'intelligence artificielle et les réseaux de neurones, 26-27 septembre 2019 Dubaï, Émirats arabes unis

  • Conférence internationale sur les robots et les systèmes intelligents, du 3 au 8 novembre 2019, en Chine

  • Conférence conjointe sur l'intelligence artificielle, 10-16 août 2019, Chine

  • ACM Multimédia, du 21 au 25 octobre 2019, en France

  • Conférence britannique sur la vision industrielle, du 3 au 6 septembre 2018, Royaume-Uni

  • Conférence internationale sur le traitement des images, 22 au 25 septembre 2019, Taiwan, Chine

  • Conférence européenne sur l'apprentissage automatique et la découverte de connaissances dans des bases de données, 16-20 septembre 2019, Würzburg, Allemagne

  • 6ème Conférence internationale sur l'analyse du Big Data et l'exploration de données, 25-26 juillet 2019, Londres, Royaume-Uni

  • 7ème convention mondiale sur les robots, les véhicules autonomes et les applications informatiques avancées, 16-17 août 2019, Tokyo, Japon

  • Vision par ordinateur 2019, 14-15 octobre 2019, Helsinki, Finlande

Compte rendu de la conférence

Apprentissage Machine 2018

En présence de professionnels des affaires, d'académiciens, de praticiens et d'étudiants impliqués dans le développement d'un enseignement de qualité dans tous les aspects des compétences techniques, Série de conférences 5th Congrès mondial sur l'apprentissage machine et l'apprentissage en profondeur a eu lieu pendant 30 au 31 août 2018 dans Dubaï, Emirats Arabes Unis.

Le groupe ME Conferences a accueilli un panel varié de membres clés du Apprentissage Machine 2018 communauté des laboratoires de recherche, des industries, des universités et des pratiques d’investissement financier, discutant de l’avenir de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique, de l’apprentissage en profondeur, du Big Data et de la RPA. Cet événement avait vraiment pour but d’examiner l’orientation future de la technologie et son objectif était de fournir une occasion de fertilisation croisée et de développement d’idées dans ce domaine.

Mettre l'accent sur l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, l'Internet des objets (IoT), le rôle de l'IA et de l'apprentissage automatique en sciences médicales, l'automatisation des processus robotiques (RPA), les réseaux de neurones artificiels (ANN) et le modérateur, le traitement du langage naturel (NLP) ) et reconnaissance vocale, vision par ordinateur et traitement des images, reconnaissance de formes, cadres d'apprentissage approfondi, réduction de la dimensionnalité, sélection et stimulation de modèles, données volumineuses, exploration de données et exploration de données, détection d'objets à l'aide de chiffres, expression faciale et détection d'émotion, calcul en nuage, prédictive Analytics, Big Data Analytics, les deux jours de discussions ont permis aux professionnels d’avoir un aperçu des innovations actuelles et d’ouvrir des opportunités de mise en réseau.

Comité d'organisation Machine Learning 2018 tiens à remercier les modérateurs de la conférence – Rohit Agarwal, Mobisy Technologies Pvt Ltd, Inde; Tanya Dixit, Qualcomm, Inde, qui a beaucoup contribué au bon déroulement de cet événement.

La conférence a été lancée par une cérémonie d’ouverture suivie de sessions Keynote et d’une série de conférences données par des invités honorables et des membres du forum Keynote.

Les points saillants de la réunion ont été les conférences éponymes, données par:

  • Shabir Momin, ZengaTV, Singapour

  • Anu Kukar, KPMG, Australie

  • Tanya Dixit, Qualcomm, Inde

  • Tilila El Moujahid, Microsoft, EAU

  • Jayatu Sen Chaudhury, American Express, Inde

  • Sriharsha Allenki, Qualcomm, Inde

  • Niladri Shekhar Dutta, Ericsson, EAU

  • Manoj Mishra, Union Insurance, EAU

  • Eman AbuKhousa, UAE University, UAE

  • Najati Ali-Hasan, Anchor IT Consultation, UAE

  • Abbas M Al-Bakry, University of Information Technology and Communications, Iraq

  • Rohit Agarwal, Mobisy Technologies Pvt Ltd, India

  • Erwin E. Sniedzins, Mount Knowledge Inc., Canada

  • Samir El-Masri, Digitalization.Cloud, UAE

  • Sylvester Juwe, British Gas, United Kingdom

  • Harshavardhana Kikkeri, Kaaya Tech Inc, USA

  • Santosh Godbole, SSN Solutions Limited, India

  • Ahmed AlMaqabi, Almaqabi, Kingdom of Bahrain

  • Gaurav Pawar, Mobisy Technologies Pvt Ltd, India

  • Kai Khalid Miethig, Tariq Faqeeh Engineering, Bahrain

  • Abed Benaichouche, Inception Institute of Artificial Intelligence, Abu Dhabi, UAE

These talks were of great interest to the general technology and were enormously informative.

There were several poster presentations as well at the conference. The best poster award won by Mr. Rohit Agarwal & Mr. Gaurav Pawar for the title “An overview of deep learning based object detection techniques in the retail domain” and Dr. Nabil Belgasmi for the title “Multiobjective deep reinforcement learning approach for ATM cash replenishment planning”.

5th World Machine Learning and Deep Learning Congress was a great success with the support of international, multi-professional steering committee and coordinated by the Journal of Computer Science & Systems Biology; Advances in Robotics & Automation; Journal of Proteomics & Bioinformatics. We are happy to announce our 6th World Machine Learning and Deep Learning Congress, which will be held during October 24-25, 2019 in Helsinki, Finland

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