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Intelligence Artificielle - Data Driven 101 - Le podcast IA & Data 100% en français

Météo, océan et climat : prédire et modéliser grâce à l’intelligence artificielle - Louis Thiry (chercheur @ INRIA) #52

Météo, océan et climat : prédire et modéliser grâce à l’intelligence artificielle - Louis Thiry (chercheur @ INRIA) #52

40min |17/03/2024|

1187

Play
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Description

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 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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  • IA sur mesure : création d'une Intelligence Artificielle sur mesure, adaptée à vos besoins spécifiques, développement et intégration des meilleures solutions sur mesure pour répondre à vos problématiques uniques


Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Chapters

  • Introduction

    00:00

  • Données météorologiques

    04:46

  • Le machine learning dans ce domaine

    09:17

  • Les verrous et obstacles

    15:15

  • Les sources de données méteos

    20:52

  • Les bons et mauvais côtés

    28:21

  • Son anecdote

    30:23

  • Les futurs travaux

    36:17

Description

Louis Thiry, docteur en machine learning et chercheur à l'INRIA, est l’invité de l’épisode 52 de Data Driven 101. 


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  • Introduction

    00:00

  • Données météorologiques

    04:46

  • Le machine learning dans ce domaine

    09:17

  • Les verrous et obstacles

    15:15

  • Les sources de données méteos

    20:52

  • Les bons et mauvais côtés

    28:21

  • Son anecdote

    30:23

  • Les futurs travaux

    36:17

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    20:52

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    28:21

  • Son anecdote

    30:23

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