Les ateliers du soir :
Intelligence artificielle, data science et assurance

Programme de la formation

Face au succès rencontré en décembre dernier, Caritat renouvelle sa thématique sur l’intelligence artificielle, data science et assurance, pour son prochain atelier du soir ! Attention, les places sont limitées !

 

Cet atelier est organisé le jeudi 18 avril 2019 de 18 h 45 à 20 h 30, et sera l’occasion de découvrir des études de cas en profondeur avec les techniques comme :

  • la manipulation des données non-structurées,
  • le machine learning (algorithme de classification, et apprentissage non-supervisé),
  • le NLP (Natural Language Processing)
  • l’utilisation de l’OCR et du webscrapping

Cela concerne de nombreux cas d’applications en souscription, tarification, marketing, détection de fraudes, qualité des données.

 

Vous allez découvrir un géocodeur plus performant que celui de Google !

 

Dernière date

18 avril 2019

SESSION COMPLÈTE !

Horaires

19h00 - 20h30

Prix
  • 50 € HT
  • TVA 20%
  • 60 € TTC
Lieu

CARITAT, 5 rue Tronchet 75008 PARIS

Session suivante

En 2020

Nos formateurs

Jean-Marie NESSI

Membre agrégé de l'Institut des Actuaires, administrateur et ancien dirigeant de sociétés d'assurance et de réassurance, consultant et formateur.

Kezhan SHI

Membre certifié de l'IA. Il est diplômé de l'École Centrale Paris et titulaire d'un master en actuariat de l'Université Paris Dauphine. Il a travaillé chez Axa Global Direct et Allianz, avant de rejoindre Capgemini en 2019, au titre de Manager Data Scientist.

Points clés

À qui s’adressent ces ateliers ?

À toute personne travaillant dans l’assurance, et souhaitant comprendre les enjeux de l’utilisation de data science et l’intelligence artificielle.

Pour y faire quoi ?

Démystifier les techniques de machine learning et de data science. 

Réaliser des cas d’applications en assurance, ainsi que des études de cas en profondeur avec un ensemble de techniques data science. 

Comment ça se passe ?

Par une présentation de nombreux cas d’applications en souscription, tarification, marketing, détection de fraudes, qualité des données.

Que faut-il pour y participer ?

Une grande curiosité pour l’innovation.

Points forts

  • Démystification des techniques de machine learning et de data science
  • Cas d’applications en assurance
  • Étude de cas en profondeur avec un ensemble de techniques data science
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