L'école AstroInfo 2023 est une formation intensive de deux semaines dédiée à l'astronomie et à l'intelligence artificielle. Elle propose des cours théoriques et pratiques sur l'analyse de données astronomiques, le machine learning, le MLOps et le deep learning. Destinée aux étudiants et professionnels, elle vise à renforcer les compétences en traitement de données scientifiques et en modélisation prédictive.

L'école AstroInfo 2021 est un événement éducatif dédié à l'astro-informatique, proposant des formations intensives en machine learning, deep learning et astro computing. Elle s'adresse aux étudiants et professionnels souhaitant approfondir leurs connaissances en intelligence artificielle appliquée à l'astronomie. L'événement inclut des sessions théoriques et pratiques, ainsi qu'un hackathon pour mettre en application les concepts appris.

Formation en machine learning pour l'initiation de chefs de projets sans connaissances préalables dans le domaine. Elle couvre des notions telles que la manipulation et la description des données, les algorithmes de machine learning, l'évaluation et la sélection de modèles, ainsi que l'introduction au deep learning. Les supports de cours et les codes sources des travaux pratiques sont partagés en open-source.

Ce projet propose une formation complète en apprentissage automatique appliqué aux sciences du climat et au secteur de l'énergie. Il combine des cours théoriques et des travaux pratiques sur des données réelles pour enseigner aux étudiants comment extraire des motifs pertinents, prédire des variables et optimiser des processus. Les cas concrets incluent l'analyse de données de capteurs pour améliorer l'efficacité énergétique des bâtiments ou l'exploitation de prévisions climatiques pour anticiper les tendances futures.

Ce projet propose des ressources pédagogiques et des travaux pratiques pour l'introduction au machine learning. Il inclut des notebooks interactifs accessibles via différents environnements (mésocentre IPSL, Jupyter Hub, Google Colab) pour faciliter l'apprentissage et la pratique des étudiants en master. Les supports sont conçus pour être utilisés en séance ou en autonomie.