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<string language="fre"><![CDATA[L'intelligence artificielle est annoncée partout comme une révolution
scientifique. Derrière ce terme marketing se cache une réalité plus pragmatique
dans un contexte où les données de toutes sortes prolifèrent, que ce soit
visuelles, génomiques, textuelles, audio, ou scientifiques. L'apprentissage
statistique consiste à définir des outils permettant de comprendre
automatiquement le sens de ces données, ou bien de les exploiter pour une tâche
précise. Dans cet exposé, nous aborderons ce sujet en se focalisant sur le
problème de reconnaissance visuelle.]]></string></description>
<keyword><string language="fre"><![CDATA[reconnaissance visuelle]]></string></keyword>
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FN:Julien MAIRAL
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NOTE:Julien Mairal est chercheur à l'Inria. Il a obtenu le diplôme d'ingénieur de l'Ecole Polytechnique en 2005, un master de mathématiques appliquées en 2006 de l'Ecole Normale Supérieure de Cachan, puis un doctorat en 2010. Après un post-doctorat à l'université de Berkeley, il a rejoint Inria Grenoble en 2012. Ses thèmes de recherche concernent l'apprentissage statistique, l'optimisation mathématique, et la reconnaissance visuelle. Il a reçu en 2013 le prix européen Cor Baayen, puis une bourse starting grant du conseil européen de la recherche (ERC) en 2016. 
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Document libre, dans le cadre de la licence Creative Commons (http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/fr/), citation de l'auteur obligatoire et interdiction de désassembler (paternité, pas de modification)]]></string>
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