Pipelines de données fonctionnels + L'avenir de l'éducation en IA avec Jupyter
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Pour ce meetup de novembre 2023, deux présentations au programme !
Merci à la Turbine.coop de continuer à nous accueillir dans ses locaux.
Pipelines de données fonctionnels (Romain Clement)
Le développement de pipelines de traitement de données repose généralement sur le paradigme de "graphes orientés acycliques" (DAG). Penser un problème sous la forme d'un graphe permet de modulariser chaque étape et de définir précisément les dépendances et l'ordre d'exécution.
La programmation fonctionnelle trouve naturellement sa place pour la programmation de ces graphes. Même si le langage Python est multi-paradigme, les possibilités fonctionnelles intégrées à la bibliothèque standard sont suffisantes pour aborder au mieux ce genre de situation. Combiné avec les itérateurs et générateurs, les possibilités s'avèrent intéressantes !
Nous verrons ensemble des exemples concrets d'utilisation de concepts de programmation fonctionnelle au service du développement de pipelines de traitements de données en Python.
Romain Clement est ingénieur et formateur indépendant en traitement de données et intelligence artificielle, et organisateur du Meetup Python Grenoble.
Technologies : functools, itertools, générateurs
Construire l'avenir de l'éducation en IA avec Jupyter (Pierre-Loïc Bayart)
🤔 Avez-vous déjà imaginé un environnement d'apprentissage où chaque étudiant peut se former à l'intelligence artificielle à son propre rythme avec des outils open-source 🐍 ?
Durant cette présentation, je vous exposerai les choix que j’ai effectués pour créer un module de formation pour une école d’ingénieur en Physique (Grenoble INP - Phelma) ainsi que les problèmes qu’il me reste à résoudre et les points à améliorer.
Pierre-Loïc Bayart est ingénieur de recherche pédagogique en intelligence artificielle à l'institut multidisciplinaire d'intelligence artificielle de Grenoble (MIAI) et organisateur du Meetup Python Grenoble.
Bibliothèques Python : jupyter-book, jupyter-lite, jupyterhub, jupyterlab, notebook, nbviewer, rise, ipywidgets
Liens#
Slides "Pipelines de données fonctionnels"
Slides "Construire l'avenir de l'éducation en IA avec Jupyter"
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