Slides: 01 advance

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slides/01-intro.marp.md

@@ -11,10 +11,17 @@ paginate: true
 
 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. -->
 
 ---
 
@@ -23,18 +30,18 @@ ROBOTS ARE UPRISING. WHAT SIDE ARE YOU ON?
 <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)
 
 --- 
@@ -50,7 +57,10 @@ $$ I_{xx}=\int\int_Ry^2f(x,y)\cdot{}dydx $$
 ## 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)
 
 --- 
@@ -71,16 +81,23 @@ $$ I_{xx}=\int\int_Ry^2f(x,y)\cdot{}dydx $$
 ![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/)
 
-### Comment le ML peut raconter des histoires 
+---
+### Comment les modèles... peuvent raconter des histoires 
 
-##### - [fixme ai dungeon](https://openai.com/blog/jukebox/)
+##### - [AI Dungeon 2](https://aidungeon.cc/)
 
-![bg left 100%](./img/01-jukebox.png)
+![bg left 100%](./img/01-dungeon.jpg)
 
 ----
-
-### Comment elles nous comprennent
+### Comment ils nous comprennent
 
 
 ##### - [OpenAI Jukebox: a neural net that generates music, including rudimentary singing](https://openai.com/blog/jukebox/)
@@ -88,15 +105,18 @@ $$ I_{xx}=\int\int_Ry^2f(x,y)\cdot{}dydx $$
 ![bg left 100%](./img/01-jukebox.png)
 
 ----
-
 ## 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
@@ -126,60 +146,128 @@ _color: black
 
 - #### EPITA 2016 | MTI
 - #### Software Engineer @Algolia
-- #### ML Engineer @Algolia
+- #### Senior ML Engineer @Algolia
 ![bg right](./img/01-me2.jpg)
 
 ---
-
 ## C'est quoi ce cours ?
 <!-- Plan du cours / TDs / eval -->
 <!-- Format / interactions welcome -->
 ---
+#### Des connaissances
+## &
+#### Des compétences
+![bg right](./img/01-map-center.png)
+
+---
+#### Ce que vous saurez
+![bg right](./img/01-map-known.png)
 
+---
+###### (Et ce que vous saurez... que vous ne savez pas) 
+![bg right 99%](./img/01-map-unknown.png)
+
+---
+#### Ce que vous saurez faire
+![bg right](./img/01-map-practice.png)
+
+---
+# Prêts ?
+---
 # Les bases 
 
+---
 ## C'est quoi apprendre ?
+---
 Le par-coeur, un problème ? 
+
+---
 Guessing the teachers password 
+
+---
 Learning to forget
+
+---
 Comment je sais ce que je sais pas ? 
 
-## Failures of ML 
+---
+# Failures of ML 
+
+---
 MIT COVID FAILS 
+
+---
 Gaming the game: IAs flemmardes
+
+---
 Short-term goals vs long-term goals 
+
+---
 Dangerous goals : Paperclip maximizer? 
 
-## C'est quoi du ML ? 
+
+---
+# C'est quoi du ML ? 
+
+---
 Un thermostat ? 
+
+---
 Sacs de ifs
+
+---
 Amazon mechanical turk
+
+---
 Elisa? Turing test ? 
+
+---
 Akinator ? 
+
+---
 Quelles limites aux possibilités du ML ? 
+
+---
 Andrew ng's quote on limits 
 
+
+---
 ## Formalisme: features 
+
+---
 ## métriques 
-Supervisé ou non 
 
+---
+Precision
+
+---
+Rappel (Recall)
+
+---
+Supervisé ou non 
 
 
+---
 ## Pionniers & Penseurs
 
+---
 ### Turing
 
+---
 ### Dartmouth
 
+---
 ### Summer
 
+---
 ### Yann LeCun
 
+---
 ### Andrew Ng
 
+---
 ### Yudkowsky 
-
-### 
+---
 ## Adversarial perturbations