7 au 9 mars, 2018
Montréal, Canada

Conférence Intelligence Artificielle à Montréal

Intelligence Artificielle Fort d'un doctorat en Intelligence Artificielle obtenu en 1996, ainsi qu'une longue liste de projets réalisés depuis dans ce domaine, que ce soit en tant que chercheur, mais également pour des applications industrielles - en particulier pour un projet "Big Data" de traitement automatisé de dossiers médicaux -, nous présentons en quoi ces approches diffèrent profondément de l'informatique "traditionnelle".
Intelligence Artificielle From chatbots to your home thermostat, it seems like machine learning algorithms are everywhere nowadays. How about understanding how this works now? In this talk, you will learn the basics of machine learning through various basic examples, without the need for a PhD or deep knowledge of assembly. At the end of this talk, you will know what the Naive Bayes classifiers, sentiment analysis and basic genetic algorithms are and how they work.
Intelligence Artificielle As more applications are hosted on servers, they produce immense quantities of logging data. Quality engineers should verify that apps are producing log data that is existent, correct, consumable, and complete. Otherwise, apps in production are not easily monitored, have issues that are difficult to detect, and cannot be corrected quickly. Tom Chavez presents the four steps that quality engineers should include in every app test plan.
Intelligence Artificielle Gérant plus de 1M de routes dans plus de 60 pays desservis par divers fournisseurs, chacun de prouesse technologique variée, le cache Busbud balance l'actualité des horaires et le volume de requêtes aux fournisseurs. Cette présentation aborde la façon dont Busbud a construit un cache plus intelligent qui va au-delà des TTLs et qui s'adapte à l'évolution des modèles de trafic. Nous présenterons nos succès, nos erreurs et nos prochains efforts.

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