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Météo, océan et climat : prédire et modéliser grâce à l’intelligence artificielle - Louis Thiry (chercheur @ INRIA) #52
Manage episode 406998472 series 3426234
Louis Thiry, docteur en machine learning et chercheur à l'INRIA, est l’invité de l’épisode 52 de Data Driven 101.
Il nous plonge au cœur de la modélisation environnementale de l'océan et de la météorologie, en intégrant l'intelligence artificielle L'objectif ? Décoder les mystères des profondeurs marines et améliorer significativement les prédictions météorologiques.
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Épisode 47 : Renaud Allioux (cofondateur @ Preligens) : IA et l’imagerie satellite au service du renseignement
Épisode 35 : Nataniel Ruiz (Research Scientist @ Google Search) : Dreambooth, faire apprendre de nouveaux objets à une IA générative
Épisode 17 : Alexandre Haag (Tesla, Audi et Ford) : La voiture autonome
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Chương
1. Introduction (00:00:00)
2. Données météorologiques (00:04:46)
3. Le machine learning dans ce domaine (00:09:17)
4. Les verrous et obstacles (00:15:15)
5. Les sources de données méteos (00:20:52)
6. Les bons et mauvais côtés (00:28:21)
7. Son anecdote (00:30:23)
8. Les futurs travaux (00:36:17)
79 tập
Météo, océan et climat : prédire et modéliser grâce à l’intelligence artificielle - Louis Thiry (chercheur @ INRIA) #52
Intelligence Artificielle - Data Driven 101 - Le podcast IA & Data 100% en français
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Louis Thiry, docteur en machine learning et chercheur à l'INRIA, est l’invité de l’épisode 52 de Data Driven 101.
Il nous plonge au cœur de la modélisation environnementale de l'océan et de la météorologie, en intégrant l'intelligence artificielle L'objectif ? Décoder les mystères des profondeurs marines et améliorer significativement les prédictions météorologiques.
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2. Données météorologiques (00:04:46)
3. Le machine learning dans ce domaine (00:09:17)
4. Les verrous et obstacles (00:15:15)
5. Les sources de données méteos (00:20:52)
6. Les bons et mauvais côtés (00:28:21)
7. Son anecdote (00:30:23)
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79 tập
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