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 était organisé autour de 3 semaines thématiques (workshops) centrées sur différents sujets à l’intersection de la physique et de l’apprentissage automatique.
- Deux journées de conférences invitées ont inauguré chaque semaine.
- Un colloque a présenté le thème de la semaine thématique à un large public.
- La deuxième partie de chaque semaine était dédiée à des discussions entre experts
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
- Calcul scientifique et échantillonnage assistés par l’apprentissage automatique – applications en physique: du 3 au 7 octobre
- Apprentissage automatique et dynamiques vitreuses: du 7 au 11 novembre
- Energétique du calcul dans les réseaux neuronaux artificiels et naturels : du 15 au 16 décembre
Où
- Conférences au Collège de France (site Ulm)
- Discussions organisées et libres au Centre de Sciences des Données ENS-PSL
- Colloque à l’ENS-PSL
Captations
Les colloques ont été enregistrés et sont disponibles sur la chaîne youtube Data@ENS
Liste de lecture
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
Organisé par 
Avec le soutien de la chaire Modèles et Sciences des Données de l’ENS-CFM
