L'apprentissage artificiel est une discipline scientifique qui recouvre différents aspects d'études mathématiques, statistiques et algorithmiques. Ses applications sont très importantes, notamment pour le traitement de données scientifiques, pour l'ingénierie, et pour les systèmes d'information.

L'Université Paris 13, avec l'appui du groupe Data Mining et Apprentissage de la SFdS (Société Française de Statistique), organise les 29 et 30 juin 2010, la quatrième édition du colloque AAFD "Apprentissage Artificiel & Fouille de Données" à l'Institut Galilée. Cette manifestation réunit plus d'une centaine de chercheurs et d'industriels travaillant dans ce domaine. Le colloque AAFD a pour objectif premier de permettre aux intéressés de mieux découvrir ce domaine et avoir une vision synthétique sur l'état de l'art, et aux spécialistes de nouer des contacts avec d'autres équipes de recherche. Le thème central de cette manifestation est l'utilisation des techniques d'apprentissage artificiel pour l'analyse et l'exploration de données afin d'en comprendre le sens, de déceler des relations entre des événements, d'en déduire des modèles de comportement.

L'objectif de ces journées est de faire le point sur l'état de l'art des techniques et des applications utilisant l'apprentissage artificiel dans le domaine de la fouille de données. Elles constitueront une opportunité de rencontres entre chercheurs et industriels oeuvrant dans le domaine de l'extraction de connaissances et l'apprentissage artificiel à partir de données.

>>> Inscription sans frais mais obligatoire, déjeuner offert sur place <<<

Programme complet     Affiche

Ces journées sont couplées à celle du groupe de travail Fouille de Données Complexes (GT EGC-FDC) Complexité liée aux données multiples organisée le lundi 28 juin.

Partenaires : Université Paris 13, LIPN, L2TI, ANR, Cap Digital, Numsight, SFdS, EGC, AFIA, SFC, ...

Précédentes éditions : avril 2008, avril 2006.