IndabaX Cameroon

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Supporting advancements in technology and artificial intelligence

About us

IndabaX Cameroon is part of Deep Learning Indaba, an African-wide community aiming at supporting advancements in technology and artificial intelligence. Deep Learning Indaba aims at building communities, creating leadership, and recognizing excellence in the development of machine learning and artificial intelligence across Africa. Reach us at: indabaxcameroonorganizers@googlegroups.com

Website
https://www.indabaxcameroon.org/
Industry
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Company size
2-10 employees
Headquarters
Douala
Type
Nonprofit

Locations

Updates

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    View profile for Habib Iya, graphic

    Insightful Developer

    Lors d’un webinaire auquel j’ai participé récemment, je me suis surpris à dire que j’avais progressivement transitionné de la recherche et développement vers ce que j’appelle la veille technologique et test (VTT). Cette évolution reflète à quel point les choses vont vite aujourd’hui, surtout avec les avancées technologiques. Mon exercice professionnel à Douala, particulièrement dans le cadre des actions RSE, m’amène à faire de nombreuses rencontres et à recevoir des sollicitations fréquentes. La question qui revient presque systématiquement, notamment chez les jeunes, est celle de l’emploi : comment s’améliorer, se préparer et maximiser ses chances de trouver un travail, ici ou ailleurs ? Face à cette problématique récurrente, j’ai décidé de consacrer deux heures à développer une solution en one-shot, capable d’aider sur plusieurs fronts. Elle permet de faciliter la recherche d’emploi grâce à des API, de préparer et d’optimiser les CV, d’analyser leur contenu pour identifier les points faibles, mais aussi de rédiger des lettres de motivation adaptées. L’idée est de dépasser les barrières imposées par les filtres IA, qui jouent souvent un rôle déterminant dans les sélections. La plateforme intègre également des outils pour renforcer les compétences en lien avec les objectifs professionnels, construire des pitchs elevator convaincants, et se préparer aux entretiens avec des simulations adaptées. Pour concrétiser cette idée, j’ai utilisé ChatGPT et les API d’OpenAI, en affinant les fonctionnalités grâce à des Custom GPTs. J’ai aussi fait appel à RapidAPI pour les recherches d’emploi, à Napkin.ia pour visualiser les processus, et à Lovable.dev pour assembler le tout sans écrire une seule ligne de code. En somme, j’ai créé un tout-en-un pratique, accessible et directement utilisable. Cela témoigne de la puissance de l’IA générative, qui a atteint un point où elle peut tout faire, rapidement et avec très peu de moyens. Bien que je ne sois ni informaticien ni expert, je me considère comme un insightful developer. Mon approche est simple : résoudre les problèmes en fonction des besoins et des obstacles, avec les outils disponibles. Le véritable défi reste le temps. À titre individuel, il est difficile d’aider chaque personne rencontrée dans sa recherche d’emploi. C’est pourquoi j’ai décidé de rendre la plateforme accessible à tous. Elle est disponible avec un peu de crédit API pour démarrer pour un temps limité: https://lnkd.in/gE5Dfk5F Je vous invite également à nous suivre sur IA For Africa Initiatives, où nous montrons comment dominer ces outils accessibles et abordables, pour booster la productivité et transformer les défis en opportunités.

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    #𝗜𝗡𝗙𝗢𝟰: 𝗟𝗲𝘀 𝗺é𝘁𝗶𝗲𝗿𝘀 𝗱𝗲 𝗱𝗲𝗺𝗮𝗶𝗻 𝘀𝗲𝗿𝗼𝗻𝘁-𝗶𝗹𝘀 𝘁𝗼𝘂𝘀 𝗻𝘂𝗺é𝗿𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 ? 🤔 💻✨ La #digitalisation rapide de notre société transforme profondément le monde du travail. Selon les experts, d'ici 2030, 🌍 60 % des emplois seront modifiés ou remplacés par la technologie. Les #compétences numériques, comme l'informatique, la programmation et la gestion des données 💡👨💻👩💻, deviendront essentielles pour les #métiers de demain. Initier vos enfants à ces compétences dès aujourd'hui leur permettra de se préparer et de saisir les opportunités professionnelles qui émergeront dans un monde en perpétuelle transformation 🚀🔍. Alors, qu'attendez-vous ? 𝗥𝗲𝗷𝗼𝗶𝗴𝗻𝗲𝘇-𝗻𝗼𝘂𝘀 𝘀𝘂𝗿 𝗪𝗵𝗮𝘁𝘀𝗔𝗽𝗽 𝗽𝗼𝘂𝗿 é𝗰𝗵𝗮𝗻𝗴𝗲𝗿 𝗲𝘁 𝗱𝗶𝘀𝗰𝘂𝘁𝗲𝗿 𝗱𝗲 𝗹’𝗮𝘃𝗲𝗻𝗶𝗿 𝗻𝘂𝗺é𝗿𝗶𝗾𝘂𝗲 𝗱𝗲 𝘃𝗼𝘁𝗿𝗲 𝗲𝗻𝗳𝗮𝗻𝘁 ! 📲   wa.me/+237658688306 #AvenirNumérique #MétiersDeDemain #CompétencesDigitales #ÉducationNumérique #Technologie #Informatique #Programmation #ApprentissageDesEnfants #RévolutionNumérique #TransformationDigitale #DigitalSkills #2030 #EducationPourTous #ParentsConnectés #Innovation

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    View profile for Kmer AI, graphic

    Machine learning and Artificial intelligence at KmerAI Anthusiasts

    Our upcoming Live Event this Saturday is on the paper entitled "Improving Precipitation Sensor Reliability: Analysis of Four Neighbors-Based Fault Detection Methods": https://lnkd.in/gAAjsuKH Date: Saturday 23th November 2024, Time: 19h (GMT+1) Host: KmerAI Guest: Dr. Irené Tematelewo Data Scientist at Microsoft Event Details: About the Guest: Irené Tematelewo is a Data Scientist at Microsoft, where he works with the Bing team to develop data-driven solutions that enhance search and user experience. He is also involved with TAHMO, the Trans-African Hydro-Meteorological Observatory weather network, where he designs, deploys and monitors quality control (QC) AI systems to promptly detect malfunctioning weather sensors, ensuring the accuracy and reliability of the collected data. Irené holds a PhD in Computer Science from Oregon State University and a Master of Engineering from Ecole Nationale Supérieure Polytechnique de Yaoundé. His doctoral research, supervised by Prof. Tom Dietterich, focused on integrated anomaly and novelty detection systems for identifying multiple types of anomalies. Topic: Improving Precipitation Sensor Reliability: Analysis of Four Neighbors-Based Fault Detection Methods Irené Tematelewo will be presenting his work entitled "Improving Precipitation Sensor Reliability: Analysis of Four Neighbors-Based Fault Detection Methods" The study is on accurate weather prediction, especially precipitation, is vital for disaster preparedness, agriculture, and resource management. Weather sensor networks provide crucial ground data for forecasting and climate studies, but sensors are prone to malfunctions and environmental interference, which can degrade data quality. This talk explores four statistical machine learning techniques that leverage neighboring sensor data to identify faulty precipitation sensors, improving data reliability. These methods are evaluated across various fault scenarios, including random faults, simultaneous faults in neighboring sensors, and faults in sensors with distant neighbors.

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  • 🚀 The IndabaX Cameroon Hackathon is Back! 🌍 After a successful first edition in 2021, we’re excited to relaunch this exclusive hackathon. Are you ready to tackle a pressing real-world challenge using machine learning and data science? This is your chance to make a difference! 🌱 The Challenge : Passion fruit farmers in Uganda face severe losses due to pests and diseases, which reduce yields and hinder farming investments. Many of these farmers lack the resources and information needed to combat these issues. Your mission is to classify the disease status of a passion fruit plant using machine learning techniques based on an image of the fruit. This challenge is powered by the Marconi Society Machine Learning Laboratory at Makerere University, which is working to develop a low-cost handheld diagnostic device using Raspberry Pi and advanced ML techniques to support farmers with timely and accurate diagnostics. Why Participate? ✅ Revisit and expand on an impactful challenge ✅ Contribute to solving a critical agricultural issue in Uganda ✅ Hone your skills in machine learning and data science ✅ Collaborate with a vibrant community of passionate individuals ✅ Make a tangible difference in the lives of smallholder farmers 📢 Let’s make an impact together! Don’t miss this chance to solve a real-world problem and take your skills to the next level. Register here 👉https://lu.ma/a96nqp08 #IndabaXCameroon #ZINDI #AIforGood #MachineLearning #Hackathon #SustainableFarming

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    View profile for Clotilde Djuikem, graphic

    Applied Math Expert | Math Coach & Science Communicator | Founder of Tioh Academy | Postdoctoral Research Fellow

    Stage Master 2: 𝐌𝐨𝐝è𝐥𝐞𝐬 𝐝'𝐈𝐀 𝐠é𝐧é𝐫𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐩𝐨𝐮𝐫 𝐜𝐨𝐧𝐬𝐭𝐫𝐮𝐢𝐫𝐞 𝐚𝐮𝐭𝐨𝐦𝐚𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐝𝐞𝐬 𝐦𝐨𝐝è𝐥𝐞𝐬 𝐝𝐞 𝐫é𝐬𝐞𝐚𝐮𝐱 𝐦é𝐜𝐚𝐧𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞𝐬 𝐩𝐨𝐮𝐫 𝐥𝐚 𝐛𝐢𝐨𝐬𝐚𝐧𝐭é. Stage de M2 et écoles d’ingénieurs informatique/mathématiques Durée : 4-6 mois Lieu : Computational Systems Biology, LPHI, Université de Montpellier et King’s College Londres. Les modèles en biologie des systèmes avec applications en biosanté peuvent être représentés sous forme de graphes d'interaction, de réseaux de réactions chimiques, d'équations différentielles ordinaires, de réseaux booléens ou de modèles hybrides. Dans ce projet, nous utiliserons des réseaux de réactions chimiques et des équations différentielles ordinaires. Bien que des bases de données comme Biomodels contiennent des milliers de modèles de réseaux de réactions chimiques, ils ne sont pas toujours adaptés au problème biologique étudié. Pour cette raison, nous avons besoin d'outils capables de générer automatiquement des réseaux de réactions chimiques (CRN) une fois le problème biologique défini. La définition du problème biologique peut être textuelle (en langage naturel) ou sous forme d'un ensemble de variables clés (par exemple des protéines, des voies métaboliques, etc.). Nous utiliserons alors des modèles d'IA générative pour générer automatiquement les réseaux de réactions chimiques nécessaires à l'étude computationnelle. Ces outils utilisent des grands modèles de langage (LLM) pour extraire des informations pertinentes à partir de la description textuelle du problème. Ces informations sont ensuite interprétées en termes biochimiques sous forme de CRN. Ce travail est en collaboration avec King’s College Londres. Candidature: envoyer un CV + lettre de motivation + relevés de notes + noms de référents à l'adresse ovidiu.radulescu@umontpellier.fr

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    We are looking for our IndabaX 2025 hosts ! ⭐ The IndabaX is a locally-organised Indaba that helps spread knowledge and builds capacity in Machine Learning and Artificial Intelligence in individual countries across Africa. It is a way to experiment with the ways in which we can strengthen our ML community, and to allow more people to contribute to the AI conversation across our continent. Submit your application to host an IndabaX event in your country now 👉https://lnkd.in/d2xTzzcT Key Dates:  - Deadline to submit your application: 20 December, 2024 - Notifications: 15 January, 2025 For more info, check our website page: https://lnkd.in/dwRWbq-f 

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    View profile for Uriel NGUEFACK YEFOU, graphic

    Industrial Robotic Engineer | Data Scientist | AIMS-IVADO Fellow I @Zindi Country Ambassador | ISTQB® Certified Tester Foundation Level

    Workshop: *From #Data to Deployment: A Hands-on Workshop on Building #Optimized Machine Learning models* Let's end the year in beauty 😍, on Saturday December 14, 2024 from 4PM to 6 PM Cameroon time(GMT+1), I will give an online #Workshop on *From Data to Deployment: A Hands-on Workshop on Building Optimized Machine Learning models* as part of my Zindi #Ambassador activities.😀 During the session, participants will learn how to design a #Machine #Learning pipeline from data loading to model #deployment. They will learn how to optimise the model by finding optimal #hyperparameters using state of the art framework like Optuna .☺️ And more importantly , they will learn how to deploy the model in a user friendly web application made with Streamlit 🤩. Most of the time, we design #ML models but they stay in our computer 😅, you will learn how to #deploy your model, share with your community, get their feedback and improve your solution 😌. We will have a live coding and interactive session, you will have the opportunity to ask all your questions 😉. The session will be in English and French 😎. Register to the #workshop using this link: https://lu.ma/zqqk8c3e Don't miss it 🙃 I will appreciate you share it in your community 🥰 thanks. If you love sharing your #knowledge and would like to give a workshop or a talk to the #community, contact me and we will work on that ✨. I often said, we learn more when we share with people 😉. #KeepLearning #KeepGrowing #KeepMoving

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    View organization page for neptune.ai, graphic

    36,745 followers

    Jonas NGNAWE (PhD student at Institut intelligence et données (IID) de l'Université Laval and Mila - Quebec Artificial Intelligence Institute) broke down his research paper "Detecting Brittle Decisions for Free: Leveraging Margin Consistency in Deep Robust Classifiers" into three complexity levels: • For a young learner – sharing easy basics anyone can follow. • For a student – with more detail for those with some foundational knowledge. • For a fellow AI researcher – going in-depth and very technical. Watch the full video for the overview at each level: https://buff.ly/3O4ZVti — Would you like to share your research with our community? You can still do it, apply here: https://buff.ly/3CkBUfo #generativeai #genai #llm

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    🚀 Exciting News! 🚀 I’m thrilled to share that my second research article, "Intelligent Vision System with Pruning and Web Interface for Real-Time Defect Detection on African Plum Surfaces," has been published! In this study, we tackle a significant challenge in African agriculture real-time quality assessment of African plums. 🌍 This work represents the first dataset of its kind, collected from fields in Cameroon, and we explored state-of-the-art AI models, including YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9, Fast R-CNN, and ResNet, among others, for defect detection. We also integrated model pruning to enhance performance, achieving up to 99.09% accuracy after optimization. The final solution was deployed as a web-based tool, offering farmers an accessible way to assess plum quality in real time. A special thanks to Dr. Arnaud Fadja from the University of Ferrara and Marcellin Atemkeng from Rhodes University for their incredible collaboration and support throughout this journey. 🎉 I would also like to express my gratitude to the African Institute for Mathematical Sciences (AIMS Cameroon) for their continued support and for providing the platform to develop this work. 🙏 You can read the full paper https://lnkd.in/eXmV-3Ne and learn more about how AI can transform agriculture in Africa. 🌱

    Intelligent Vision System with Pruning and Web Interface for Real-Time Defect Detection on African Plum Surfaces

    Intelligent Vision System with Pruning and Web Interface for Real-Time Defect Detection on African Plum Surfaces

    mdpi.com

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    Applied Mathematics and Machine Learning Lecturer at Rhodes University

    We're inviting submissions for our special issue on Mathematics for Artificial Intelligence and Big Data Analysis! This issue focuses on innovative applications of mathematical methods to AI and big data. Researchers and professionals in AI, big data, and mathematical sciences are encouraged to submit their work for consideration. Submit your articles here: https://lnkd.in/etktJpgg #ArtificialIntelligence #BigData #Mathematics #DataScience #MachineLearning #AIResearch #MathematicalModeling #SpecialIssue #ResearchPublication #MDPI

    Mathematics

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    mdpi.com

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