Semestre thématique physique statistique et apprentissage automatique

Organisation du semestre thématique.

Les méthodes d'apprentissage automatique sont en train de devenir des nouveaux outils puissants pour analyser et comprendre la physique. Réciproquement, les méthodes et les idées développées en physique statistique peuvent jouer un rôle majeur dans le développement de la théorie des algorithmes modernes d'apprentissage automatique.  

  • Le semestre sera organisé autour de 4 semaines thématiques (workshops) centrées sur différents sujets à l’intersection de la physique et de l’apprentissage automatique.
  • Deux journées de conférences invitées inaugureront chaque semaine.
  • Un colloque présentera le thème de la semaine thématique à un large public.
  • La deuxième partie de chaque semaine sera dédiée à des discussions entre experts.

Comment, quand et où

 

Comité de pilotage

  • Giulio Biroli, École Normale Supérieure, Paris
  • Marylou Gabrié, École Polytechnique, Palaiseau
  • Remi Monasson, École Normale Supérieure, Paris
  • Levent Sagun, FAIR, Paris

 

Quand

  • Workshop 1 : informations à venir
  • Workshop 2 : du 3 au 7 octobre
  • Workshop 3 : informations à venir
  • Workshop 4 : du 7 au 11 novembre

 

  • Conférences au Collège de France (site Ulm)
  • Discussions organisées et libres au Centre de Sciences des Données ENS-PSL
  • Colloque à l'ENS-PSL

 

Programme hebdomadaire

  • Lundi et mardi : Conférences
  • Mercredi à vendredi : Discussions organisées et libres
  • Jeudi : Colloque

 

Public

  • Conférences pour un large public spécialisé
  • Discussions organisées et libres pour les orateurs invités et les participants sélectionnés
  • Colloque pour un public très large

 

Thématiques des workshops

  1. Calculs économes en énergie pour les réseaux neuronaux artificiels et biologiques (informations à venir) 
  2. Calcul scientifique et échantillonnage assistés par l'apprentissage automatique - applications en physique 
  3. La physique statistique pour l'apprentissage automatique rencontre les sciences sociales computationnelles (informations à venir) 
  4. Apprentissage automatique et dynamiques vitreuses