Physics, Statistics and Machine Learning
Leçon inaugurale
Lundi 27 novembre 2017 à 16h15 -
« Rethink ing physics in the age of deep learning »
[Auditoire Charles de la Vallée Poussin (CYCL01) - Bâtiment Marc de Hemptinne]
Cours en 4 leçons de 2 heures
du mardi 28 novembre au vendredi 1er décembre 2017 à 10h45
« Physics, Statistics, and Machine Learning »
[Salle de séminaire CP3 Local E-349 (Tour E, 3e étage) - Bâtiment Marc de Hemptinne]
Kyle Cranmer est Professeur de physique à la New York University et membre affilié aux Center for Data Science et CILVR Machine Lab de la New York University. Il est expérimentateur en physique des particules, essentiellement auprès du grand collisionneur de hadrons. Le professeur Cranmer a obtenu son doctorat en physique à l’Université de Wisconsin-Madison en 2005 et son B.A. en Mathématique et Physique à l’Université Rice. Il a reçu le « Presidential Early Career Award» en sciences et ingénierie en 2007 et le « National Science Foundation’s Career Award» en 2009. Le professeur Cranmer a développé un environnement qui permet une modélisation statistique collaborative, utilisé largement dans la découverte du boson de Higgs en juillet 2012. Ses centres d’intérêts actuels sont à la frontière entre la physique, la statistique et le machine learning.
CONTACT: fabio.maltoni@uclouvain.be