Survivre à l'ère de l'information : quelques logiciels gratuits et méthodes étonnantes pour vous y aider (deux parties)

Clément Hardy, UQAM

22 septembre, 13-15h pour la première partie (découverte de logiciels) https://teluq.zoom.us/j/89186662605?pwd=MnhPaE4wRmhmY3JvdkdxZ1FaaDJ1Zz09

23 Septembre, 13-15h pour la deuxième partie (découvertes de méthodes) https://teluq.zoom.us/j/89179127861?pwd=Z05jQmxLYWJVTGZZaFpuYytCL3EyQT09

Les Homo sapiens que nous sommes vivent maintenant à l'ère de l'information. Chaque jour, nous traitons une avalanche de stimuli, de détails, de deadlines, de priorités et de connaissances. Nous voulons le faire afin d'être de bons citoyens, de bons amis, et de bons chercheurs. Mais nous sommes vite dépassés par les limites de notre biologie, qui nous rend incapables de nous rappeler de tout. La technologie peut heureusement nous aider, mais encore faut-il la connaître. C'est même parfois elle qui nous connaît un peu trop, quand notre vie privée devient le prix à payer de son utilisation.

Pour vous aider, cet atelier gratuit aura pour but de vous faire découvrir différents outils et méthodes. Ceux-ci vous permettrons de mieux survivre à cette ère de l'information, sans pour autant compromettre votre vie privée. L'atelier vous fera installer et maîtriser 3 logiciels gratuits et libres, qui sont utilisés par de nombreux chercheurs et étudiants. Il vous apprendra ensuite 3 méthodes de gestion de l'information qui feront usage de ces logiciels. Au final, vous en ressortirez plus équipés pour faire face à notre environnement bien différent de la savane de nos plus lointains ancêtres. Mais surtout, vous apprendrez à mieux apprivoiser l'information pour qu'elle devienne votre alliée - et non pas le rocher d'un Sisyphe des temps modernes.

Deep Learning is not AI

Roger Schank, John Evans Professor Emeritus of Computer Science, Psychology and Education, at Northwestern University

Salle 11.051, 19 septembre 2019, 10 h

What is artificial intelligence? Why all the hype about artificial intelligence now? The idea that we will build machines that are just like people, has captivated popular culture for a long time. Nearly every year, a new movie with a new kind of robot that is just like a person appears in the movies or in fiction. These robots might start out knowing nothing and gradually improving by interacting with people. But that robot will not be appearing any time soon.

Schank has been a professor of psychology and computer science at Yale University. He is the John Evans Professor Emeritus of Computer Science, Psychology and Education, at Northwestern University. He was at the center of the research on artificial intelligence, with his work on conceptual dependency theory and dynamic memory. According to Google Scholar, Schank has been cited at least over 50,000 times. Beyond artificial intelligence, he is also interested in how human beings learn, having lead multiple innovative education ventures. He now runs Socratic Arts, a company providing e-learning courses.

Génération chaotique de nombres pseudo-aléatoires : d'une idée à son implantation efficace (10 ans)

Jean-François Couchot est maître de conférences à l'IUT de Belfort-Montbéliard (Franche).

Salle 11.051, 28 février 2019, 12h (midi)

Un générateur de nombres pseudo-aléatoires est un algorithme capable de construire des séquences de nombres semblables à celles qui seraient obtenues en notant par exemple les numéros de lancers d'un dé non pipé. L'histoire de génération de nombres aléatoires est longue, riche et variée. Dans cet exposé, on se restreint à une minuscule partie, celle qui concerne les générateurs de nombres pseudo aléatoires chaotiques. Comme il s'agit de science, on se base sur du chaos solide, pas approximatif: les systèmes dynamiques chaotiques de DEVANEY (1989) étudiés par Pr. C. GUYEUX dans sa thèse. Ce dernier a notamment montré en 2009 comment construire un générateur de nombres pseudo-aléatoires chaotique selon cette théorie. L'exposé commencera donc à cette date. Dès lors, de nombreux générateurs ont été produits – tous chaotiques – de plus en plus rapides et dont la qualité statistique s'est accrue progressivement. Des challenges ont été relevés, des échecs souvent rencontrés. Roma non uno die aedificata est. L'exposé retracera cette micro-histoire scientifique, s'intéressera à quelques points techniques (le moins possible). Il mettra en avant les avancées, les parenthèses qu'il a fallu ouvrir (puis refermer), les obstacles qu'il a fallu surmonter, les femmes et les hommes qui ont contribué directement ou sans le savoir.

Le contrôle de version, Git et le postmodernisme : pourquoi Microsoft a acheté GitHub pour 7.5 milliards de dollars

Daniel Lemire est professeur d'informatique à la TÉLUQ.

Salle 11.051, 19 novembre 2018, 12h (midi)

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Reconnaissance de l'activité humaine à partir de données geospatiales : techniques de forage de données et discussions interdisciplinaires

Charles-Gouin Vallerand est professeur d'informatique à la TÉLUQ. (Transparents.)

Salle 12.143, 19 octobre 2018, 12h (midi)

Don’t optimize my queries, organize my data!

Julian Hyde est l'auteur de Mondrian et de Calcite, des logiciels utilisés partout dans le monde en science des données et gestion des mégadonnées. (Transparents.)

Salle 11.051, 24 septembre 2018, 12h (midi)

Analyser automatiquement les paroles de chanson avec plongement le lexical

L'intelligence artificielle permet aux machines de comprendre, en partie, le sens des mots et des images. À cette fin, une technique récente et attrayante est celle des word embedding (ou plongement lexical en français). Ce type de modèle permet notamment de faire de l'arithmétique sur les mots et concepts: 'king' + 'woman' - 'man' = 'queen'. Matt Ranger nous montrera comment on peut appliquer une telle technique pour analyser automatiquement les paroles de chanson. Un 'notebook' Jupyter sera fourni.

Matt Ranger a été un joueur de poker professionnel, il est un blogueur et scientifique des données.

Salle 12.001, 29 août 2018, 10h

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Pourquoi est-ce que le language d'analyse statistique R est absolument horrible ?

Nous illustrons certaines particularités intéressantes du langage R. En utilisant un exemple simple, le jeu de la vie de Conway, nous montrons comment une mise en oeuvre en C peut être beaucoup plus rapide que R. Nous discutons du domaine d'application du langage R, de ses limites et avantages.

Daniel Lemire est professeur d'informatique à la TÉLUQ.

Salle 12.001, 19 juillet 2018, 10h

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Est-ce que les femmes gagnent plus que les hommes?

En utilisant Python et Pandas, on procède à une analyse des salaires les plus élevés en Ontario afin de déterminer si les femmes gagnent moins cher que les hommes.

Daniel Lemire est professeur d'informatique à la TÉLUQ.

Salle 12.001, 10 juillet 2018, 14h

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