
Apprentissage par la machine
Thema UYQM


Quantum-Inspired AI and Tensor Network Compression with Román Orús
IA inspirée du quantique et compression par réseaux de tenseurs avec Román Orús

I Turned GPT-6 Astra Into a 24/7 Stock Trader (tutorial)
J'ai transformé GPT-6 Astra en trader d'actions 24h/24 (tutoriel)

Pasado, presente y futuro de la matemática en relación a la IA
Passé, présent et futur des mathématiques en relation avec l'IA


Can AI fix Britain's broken statistics? | with Arthur Turrell
Conférence d'Arthur Turrel H264 FLOUTÉ V1

Dmitry Vaintrob - Statistical theory of learning sparse structure - IPAM at UCLA
Dmitry Vaintrob - Théorie statistique de l'apprentissage de structure éparse - IPAM à UCLA


Strange Geometric Shapes Found Inside AIs — Tom McGrath
D'étranges formes géométriques découvertes au cœur des IA — Tom McGrath

Lec 34: Learning Rate Scaling & Training Dynamics
Lec 34 : Mise à l'échelle du taux d'apprentissage et dynamiques d'entraînement

China Just Open-Sourced 6 Ways to Speed Up Your AI Inference (Tencent AngelSpec)
La Chine vient de mettre en open source 6 façons d’accélérer votre inférence IA (Tencent AngelSpec)

ANN & LEARNING | DATA ANALYTICS | LECTURE 02 BY MR. MUKULIT GOEL | AKGEC
ANN & LEARNING | DATA ANALYTICS | LECTURE 02 PAR M. MUKULIT GOEL | AKGEC

Efficient Deep Learning for Brain Tumor Segmentation
Apprentissage profond efficace pour la segmentation des tumeurs cérébrales

Dhruv Rohatgi: Computational-Statistical Tradeoffs at the Next-Token Prediction Barrier
Dhruv Rohatgi : Compromis calcul-statistique à la frontière de la prédiction du prochain jeton

Ep. 234: How HubSpot Is Reimagining the Entire Customer Journey With AI Agents
Ép. 234 : Comment HubSpot réinvente tout le parcours client avec des agents IA


My PhD Oral Defense Presentation: From Numerical Simulators to Neural Emulators and Back
Soutenance de thèse : des simulateurs numériques aux émulateurs neuronaux et retour





Lec 32: Scaling, Horovod, and Picking the Right Tool
Lec 32: Mise à l'échelle, Horovod, et choisir le bon outil


78. Sonnet 5, Meta Cloud y la guerra de infraestructura
78. Sonnet 5, Meta Cloud et la guerre de l'infrastructure

On Policy Distillation - How the big AI labs actually train their LLMs
Sur la distillation de politiques - Comment les grands laboratoires d'IA entraînent réellement leurs LLM

Charla “Minería en Quimio-informática: Cómo extraer compuestos valiosos de bases de datos”
Discussion "Minage en chimio-informatique : Comment extraire des composés précieux des bases de données"

Dr. Boumediene Hamzi | When Compressibility Replaces Smoothness: Bridging Machine Learning, Dynam...
Dr. Boumediene Hamzi | Quand la compressibilité remplace la régularité : Relier l'apprentissage automatique, la dynam...


Code a Reinforcement Learning Library in C from Scratch (Full Course)
Codez une bibliothèque d'apprentissage par renforcement en C à partir de zéro (Cours complet)


I trained a Reasoning Language Model with RL on an unverifiable task
J'ai entraîné un modèle de langage capable de raisonner grâce au RL sur une tâche invérifiable


China Finally Beats MYTHOS 5 With New GLM 5.3 (Plus Anthropic's New Model 2)
La Chine surpasse enfin MYTHOS 5 avec le nouveau GLM 5.3 (et le nouveau modèle 2 d'Anthropic)

Lec 28: Efficient LLM fine-tuning using peft and LoRA
Lec 28 : Ajustement fin efficace des LLM à l'aide de peft et LoRA

Lec 27: Transfer learning for large models
Lec 27 : Apprentissage par transfert pour grands modèles

Dr. Gareth Conduit | Unveil the unseen: uncover hidden information in concrete with machine learning
Dr. Gareth Conduit | Dévoiler l'invisible : découvrir des informations cachées dans le béton grâce à l'apprentissage automatique

Why Great Models Fail: Lessons From 9 Years of Deploying ML Models - Megan Robertson
Pourquoi les grands modèles échouent : Leçons de 9 ans de déploiement de modèles de ML - Megan Robertson

Stanford AA203 Optimal and Learning-Based Control | Spring 2026 | Lecture 19: Model-Based RL
Stanford AA203 Contrôle optimal et basé sur l'apprentissage | Printemps 2026 | Leçon 19 : RL basé sur modèle

Stanford AA203 Optimal and Learning-Based Control | Spring 2026 | Lecture 18: RL Policy Optimization
Stanford AA203 Contrôle optimal et basé sur l'apprentissage | Printemps 2026 | Cours 18 : Optimisation de politiques de RL

Stanford AA203 Optimal and Learning-Based Control | Spring 2026 | Lecture 17: RL Value-Based Methods
Stanford AA203 Contrôle optimal et basé sur l’apprentissage | Printemps 2026 | Cours 17 : Méthodes basées sur la valeur de RL