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# <!-- fit --> Hello World

ROBOTS ARE UPRISING. WHAT SIDE ARE YOU ON?

<!-- 21ème siècle. Les algos sont partout. -->
<!-- L'API divise le monde, scindé en deux catégories : ceux qui l'écrivent et ceux qui la vivent. -->
<!-- Si vous êtes arrivés jusqu'ici, en 5ème année, 
bravo,
car vous êtes du bon coté de la ligne... -->
---

<!-- Plus sérieusement, bienvenue dans mon cours -->
### On va parler de 
# <!-- fit --> Machine Learning
<!-- Vous avez eu l'occasion d'y réfléchir un peu avant ce cours. -->

---

## Mais pas comme ça

<br />

$$ I_{xx}=\int\int_Ry^2f(x,y)\cdot{}dydx $$
<!-- Le projet, c'est pas que vous compreniez tous les maths derrière -->
<br />

#### (Le moins possible)
<!-- Parfois c'est nécessaire pour saisir la beauté d'un modèle -->
---

## Ni comme ça
<!-- Les dangers, un sujet pour un cours entier -->
<!-- Biais, feedback loop foireuses, Risque existentiel?... -->
![bg right](https://uproxx.com/wp-content/uploads/2015/05/angry-bender.jpg?w=650)

###### - [the Fallacy of generalization from Fictional evidence](https://www.lesswrong.com/posts/rHBdcHGLJ7KvLJQPk/the-logical-fallacy-of-generalization-from-fictional)

--- 

## Encore que...

![bg right grayscale](https://uproxx.com/wp-content/uploads/2015/05/angry-bender.jpg?w=650)

###### - [AGI Ruin: A List of Lethalities](https://www.lesswrong.com/posts/uMQ3cqWDPHhjtiesc/agi-ruin-a-list-of-lethalities)

--- 

## On va parler des derniers succès

#### - [Meta AI Research: CICERO](https://ai.facebook.com/blog/cicero-ai-negotiates-persuades-and-cooperates-with-people/)
<!-- Mais aussi:
 - AlphaGo / AlphaZero
 - 
-->
![bg left](./img/01-cicero.png)

--- 

## Et d'échecs intéressants

##### - [MIT Tech review:  100s of AI tools built for covid... None helped.](https://www.technologyreview.com/2021/07/30/1030329/machine-learning-ai-failed-covid-hospital-diagnosis-pandemic/)

![bg left 100%](./img/01-covid-failed.png)

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## Mais aussi de révolutions en cours


##### - [Midjourney](fixme)

![bg left](./img/01-midjourney.png)

---
![bg 100%](./img/01-diffusion.png)
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
##### - [The Illustrated Stable Diffusion by Jay Alamar](https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/)

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### Comment les modèles... peuvent raconter des histoires 

##### - [AI Dungeon 2](https://aidungeon.cc/)

![bg left 100%](./img/01-dungeon.jpg)

----
### Comment ils nous comprennent


##### - [OpenAI Jukebox: a neural net that generates music, including rudimentary singing](https://openai.com/blog/jukebox/)

![bg left 100%](./img/01-jukebox.png)

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## Comment vous pourriez les comprendre
<!-- Comprendre ce qu'ils ont dans la tête -->
<!-- Comprendre comment ils nous analysent -->
<!-- Comprendre comment on les contourne -->

--- 
## Et comment leur faire faire ce que vous voulez
<!-- Les appliquer à votre quotidien -->
<!-- S'en servir intelligemment en entreprise -->
<!-- Entrer dans un nouveau monde d'art et de créativité -->

---
<!--
_backgroundColor: white
_color: black
-->
<br />

## Qui suis-je?

<!-- Vous pouvez me contacter -->

### Paul-Louis Nech
- ###### ✉ formation@nech.pl
- ###### 🔗 LinkedIn.com/in/PLNech
- ###### 💡 GitHub.com/PLNech

![bg right grayscale](./img/01-me.jpg)

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<!--
_backgroundColor: white
_color: black
-->
<br />

## Parcours

- #### EPITA 2016 | MTI
- #### Software Engineer @Algolia
- #### Senior ML Engineer @Algolia
![bg right](./img/01-me2.jpg)

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## C'est quoi ce cours ?
<!-- Plan du cours / TDs / eval -->
<!-- Format / interactions welcome -->
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#### Des connaissances
## &
#### Des compétences
![bg right](./img/01-map-center.png)

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#### Ce que vous saurez
![bg right](./img/01-map-known.png)

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###### (Et ce que vous saurez... que vous ne savez pas) 
![bg right 99%](./img/01-map-unknown.png)

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#### Ce que vous saurez faire
![bg right](./img/01-map-practice.png)

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# Prêts ?
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# Les bases 

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## C'est quoi apprendre ?
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Le par-coeur, un problème ? 

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Guessing the teachers password 

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Learning to forget

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Comment je sais ce que je sais pas ? 

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# Failures of ML 

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MIT COVID FAILS 

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Gaming the game: IAs flemmardes

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Short-term goals vs long-term goals 

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Dangerous goals : Paperclip maximizer? 


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# C'est quoi du ML ? 

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Un thermostat ? 

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Sacs de ifs

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Amazon mechanical turk

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Elisa? Turing test ? 

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Akinator ? 

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Quelles limites aux possibilités du ML ? 

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Andrew ng's quote on limits 


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## Formalisme: features 

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## métriques 

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Precision

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Rappel (Recall)

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Supervisé ou non 


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## Pionniers & Penseurs

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### Turing

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### Dartmouth

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### Summer

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### Yann LeCun

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### Andrew Ng

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### Yudkowsky 
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## Adversarial perturbations 


## Méthodes 
### Train/test/val split

## Outils