Mathematics of Machine Learning
Rio de Janeiro, 06 de janeiro a 07 de fevereiro de 2025
O plano da escola é reunir pesquisadores em Aprendizagem de Máquina que trabalham em questões teóricas na interface entre matemática e ciência da computação. Os palestrantes irão introduzir os fundamentos matemáticos da Aprendizagem de Máquina, discutir o estado atual da arte, mas também destacar direções de pesquisa futuras e problemas em aberto.
O público alvo do evento são estudantes de nível de doutorado e mestrado participando do programa de verão do IMPA. Os pré-requisitos dos minicursos são cursos de nível de mestrado em probabilidade, cálculo e álgebra linear.
A semana de boot-camp se concentrará nos seguintes tópicos:
– Teoria da Aprendizagem Estatística e Regularização
– Otimização para Aprendizagem de Máquina
– Aprendizado por Reforço
– Transporte Ótimo e Aprendizagem de Máquina
Esse evento é organizado e baseado em experiências anteriores, tal como a escola Aspectos Matemáticos e Computacionais da Aprendizagem de Máquina, organizado no Centro De Giorgi (Pisa, Itália) em Janeiro/Fevereiro de 2023.
◊ Minicursos:
Optimization for Machine Learning – Janeiro 6-10
Silvia Villa (University of Genoa)
Statistical Machine Learning I – Janeiro 13-17
Ernesto de Vito (University of Genoa)
Generative Models and Optimal Transport – Janeiro 20-24
Adil Salim, Microsoft Research, Anna Korba, ENSAE, or Simone Di Marino, Universidade de Gênova
Statistical Machine Learning II – Fevereiro 3-7
Lorenzo Rosasco (MIT & University of Genoa)
Reinforcement Learning – Fevereiro 3-7
Agnese Seminara (University of Genoa)
◊ Comitê Organizador e Científico:
Augusto Gerolin (University of Ottawa)
Roberto Imbuzeiro (IMPA)
Lorenzo Rosasco (MIT & Universidade de Gênova)
