... | ... | @@ -6,31 +6,16 @@ Bienvenu sur le site **Fidle** ! |
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L'objectif de la formation Fidle est de proposer une introduction au **Deep Learning**,
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allant des concepts fondamentaux aux architectures avancées (VAE, Transformers, GAN, ...). Cette formation est totalement libre, gratuite et ouverte à toutes et à tous !
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Les séquences précédentes sont [disponibles en ligne sur notre chaine YouTube](https://youtube.com/@CNRS-FIDLE) :-)
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La prochaine séquence est :
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Toutes les séquences sont [disponibles en ligne sur notre chaine YouTube](https://youtube.com/@CNRS-FIDLE) :-)
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Nous avons le plaisir de vous annoncer l'ouverture des inscriptions de la première :
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Notre prochain rendez-vous est un :
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## Journée Deep Learning pour la Science - JDLS2023
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## Petit bilan de fin de saison : Jeudi 25 Mai 2023, à 14h
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Les inscriptions sont ouvertes !<br>
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[Inscription en ligne](https://www.eventbrite.fr/e/billets-1re-journee-deep-learning-pour-la-science-jdls-585065495647)<br>
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[Information et programme](http://www.idris.fr/annonces/jdls2023.html)
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[<img width=400 src="uploads/d759d657abe127ce43e655ba2c69c2a8/JDLS2023-m.png">](http://www.idris.fr/annonces/jdls2023.html)
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Cet évènement aura lieu le **vendredi 12 mai 2023** à **Orsay**,<br>
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dans l’amphithéâtre Blandin du Laboratoire de Physique des Solides (LPS)
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Cette journée est organisée par **l'IDRIS** et **l'ANF Fidle**, avec le soutien de GENCI, MITI CNRS, EFELIA MIAI et GRICAD.
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## Séquence 19 : Jeudi 4 Mai 2023, 14h
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|**PINNS (Physics Informed Neural Networks) : Couplage Physique-IA ? **|
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|**Bilan de saison, idées et perspectives !**|
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Raissi et al. (2019) ont introduit la méthode PINNs(Physics Informed Neural Networks) dans leur article intitulé **Physics-Informed Neural Networks: A Deep Learning Framework for Solving Forward and Inverse Problems Involving Nonlinear Partial Differential Equations**. Ils ont montré que les PINNs peuvent résoudre efficacement un large éventail de problèmes en dynamique des fluides, en mécanique des solides et en mécanique quantique.<br><br> Les PINNS sont une technique avancée de modélisation en IA qui permet de résoudre des problèmes de physique et d'ingénierie en utilisant des réseaux de neurones. Concrètement, cela signifie que les PINNS peuvent être utilisés pour simuler des phénomènes physiques ou prédire des résultats d'expériences en utilisant des données d'entrée telles que les conditions initiales et les paramètres de la physique. L'utilisation des PINNS nécessite donc généralement une certaine connaissance de la physique associée à un problème donné et des techniques de modélisation en IA. <br><br>Au menu de cette séquence :<br><br>- Introduction au PINNS <br>- Exemple de resolution des équations différentielles <br> - Equilibrage de la loss pour ameliorer l'exactitude<br><br>Séquence animée par RD (CNRS/IDRIS) Durée : 2h<br><br> <img width=550 src="uploads/822340ad82cf90d6274713ff142e248e/Screenshot_from_2023-04-24_11-57-29.png">
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|L'objectif de cette **ultime séquence** sera de faire un **petit bilan à chaud** de cette **saison Fidle** et de la **1ère Journée Deep Learning pour la Science** :-)<br><br>Si vous avez suivi tout ou partie de cette saison et/oui suivi la journée JDLS, **venez échanger en direct et nous apporter vos témoignages et idées** pour préparer la prochaine saison !<br><br>Afin de **faciliter les échanges**, nous vous proposons de nous **retrouver sur sur Zoom**.<br><br>Au menu:<br> - Fidle, en quelques chiffres, organisation et ressources,<br> - Participation et retours,<br> - Pistes d’amélioration, attentes et extensions possibles,<br>...et aussi, quelques mots pour la prochaine saison ;-)<br><br>Durée : 1h<br><img width=400 src="uploads/886753d141663ec47f6a537efa6c9625/Champagne-S.jpg">|
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| Paramètres de diffusion :<br> Zoom : **964 5766 0533**<br>Code : **2023**<br>Lien : https://zoom.us/join <br><br>Cette session ayant pour objectif d'être **100% interactive**, elle ne sera disponible que via **Zoom**|
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A propos de la **[formation Fidle](https://fidle.cnrs.fr/presentation)**
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Découvrez le **[programme 2022/23](Fidle à distance/Programme)**
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