Christopher Bourez

– This book covers an overview of Deep Learning with Theano, a Python-based library that makes optimizing numerical expressions and deep learning models easy on CPU or GPU. – Practical code examples help the beginner understand fast how easy it is to build complex neural networks, while more experimented data scientists will appreciate the reach of the book, addressing supervised, unsupervised learning, generative models, reinforcement learning, in the fields of image recognition, natural language processing, or game strategy. – Image recognition tasks range from simple digit recognition, image classification, object localisation, image segmentation to image captioning. Natural language processing examples include text generation, chatbots, machine translation, and question answering. Last examples deal with generating random data that looks real, and solving games such as in the Open-Al gym. – This book sums up the best performing nets for each task. While early research results were based on 'deep' stacks of neural layers, in particular convolutional layers, the book presents the principles that improved the efficiency of these architectures, in order for the reader to build new custom nets. – Keras and Lasagne, two abstraction frameworks using Theano, are introduced to simplify the manipulation and the study of more complex nets.

– Deep neural network trainings and optimisations. – Work on requests' latencies. – Gcloud AppEngine / Storage buckets / Datastore / Python Flask / Stackdriver monitoring. – Scalability of GPU with AWS EC2 G2 and nvidia-docker (https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker).

– In charge to develop an innovative mobile app based on image recognition technology for the insurance business. – Training neural nets, spatial transformer networks and recurrent neural nets for optical character reading and image recognition. Inception-v4, Inception-ResNet-v2, ResNets, Wide ResNets, ...

– Mobile website and mobile application for Android and IOS with image recognition. – Image indexation and recognition technology. Transfer agreement with INRIA. – Fullstack JS development. Mobile app development in AngularJS + Cordova. – Webservices development in NodeJS. – Test strategy and development (Jasmine+Protactor). – Modernization + scalability: Sl migration to Amazon Webservices. Mount of former website with FUSE/S3FS (step 1). Worldwide acceleration and cache with content delivery network technology. – Full migration of the PHP site (step 2) with S3 stream wrapper : no more data on instances' disks. – Tablet version of the mobile app thanks to responsive design. Push notifications, Facebook Integration, and Deep Linking / Custom URL Schemes – Virtual private cloud instantiation (route table, gateway, security profiles for instances). Continuous development (DevOps) with Chef, Docker, Vagrant and Opsworks. – Technical development and management. – Release V1: june 2014 – Release V2: 22 october 2014

– Study about the digital opportunities and the technologies for corporate companies – Technology watch and preparation of business meetings

– Start-up de commercialisation de technologies de reconnaissance d'images et de vision par ordinateur, suite à un transfert de technologie et de brevet de l'INRIA en 2007. – Editrice de ses propres applications (Pixee, Cadre de vie, iPhilately, ...) la société MILPIX réalise en parallèle des prestations de services pour accompagner les grands comptes à la réalisation d'applications mobiles : la caméra du téléphone mobile de l'utilisateur devient un outil simple pour déclencher des actions appropriées à ce qu'elle voit, pour afficher des contenus relatifs à l'image, ou pour effectuer des diagnostics en situation de mobilité. – En 2010, MILPIX lance en partenariat avec UGC, la Fnac et la Ville de Paris l'application mobile Pixee sur iPhone, iPad, Android, Blackberry : cette application permet à l'utilisateur, en photographiant une affiche de cinéma, de spectacle ou d'exposition respectivement, d'accéder directement et simplement à des informations comme la bande annonce, les séances, la réservation ou autres informations pratiques en mobilité. – En 2012, MILPIX est chargée de deux grands projets industriels d'aide au diagnostic technique pour des techniciens, dans l'objectif de simplifier la démarche de diagnostic en mobilité, ne nécessitant plus de formation technique ou de manuel d'instructions ou de références pour tracer des courbes, et de constituer une preuve de maintenance par la photo géolocalisée. – MILPIX lance iPhilately, une application pour identifier un timbre et connaître sa cotation. – En 2013, MILPIX lance l'application mobile "Cadre de vie" à destination des collectivités locales, à partir d'un premier usage identifié pour la ville de Meylan en 2010 : grâce à cette application mise à disposition par la collectivité, l'habitant peut ainsi signaler des situations anormales par une simple photographie. L'application géolocalise de façon précise le lieu de la requête et tient informé l'usager de l'intervention en temps réel par notifications push.