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Science des données pour l’ingénierie et la technologie

Location

Tunis, Tunisia

Dates

25/06/2019 to 05/07/2019

Presentation

Le programme de l’école de recherche est orienté de façon à faire profiter les auditeurs des dernières avancées dans le domaine du Machine Learning, Deep Learning et d’autres techniques de réduction de modèles. La communauté de l’intelligence artificielle et des statistiques, et celle du calcul scientifique se sont retrouvées ces dernières années pour donner naissance à de nouveaux algorithmes utiles aux deux thématiques. En effet, la première communauté en s’intéressant aux problèmes en grandes dimensions, s’est approprié un certain nombre de méthodes habituellement utilisées par la seconde. De même la communauté du calcul scientifique pour la résolution de problèmes issus de la physique a commencé à s’intéresser de près aux techniques du Machine Learning et Deep Learning pour mettre au point des modèles économiques en temps calcul. C’est à ces questions de grande actualité que se portera l’attention des conférenciers de cette école. 

Administrative and scientific coordinators

Nabil GMATI (Ecole Nationale d'Ingénieurs de Tunis , Tunisia, Nabil.gmati@enit.rnu.tn )
Mejdi AZAIEZ (Institut Polytechnique de Bordeaux, France, mejdi.azaiez@enscbp.fr)

Scientific committee

Amel BEN ABDA (Ecole Nationale d’Ingénieurs de Tunis, Tunisia)
Faker BEN BELGACEM (Université de technologie de Compiègne, France)
Tomás CHACÓN REBOLLO (Universidad Cardenal Herrera, Spain)
Sana LOUHICHI (Université Grenoble Alpes, France)
Yvon MADAY (Université Paris 6, France)
Maher MOAKHAR (Ecole Nationale d’Ingénieurs de Tunis, Tunisia)

Scientific program

Course 1: "Introduction à l’optimisation pour le Machine Learning", Stéphane GAIFFAS (Université Paris Diderot, Ecole Polytechnique, France)
Course 2: "Apprendre la physique à partir des données", Mohamed MASMOUDI (Université Paul sabathier, et entreprise Adagos, France)
Course 3: "Des jumeaux virtuels aux jumeaux hybrides", Francisco CHINESTA (ENSAM ParisTech, Centrale Nantes, ESI GROUP CHAIR, France)
Course 4: "Outils et cadre mathématique pour la Reduction de Modèles", Antonio FALCÓ (Universidad CEU Cardenal Herrera, Spain)
Course 5: "Divergence de Bregman, en tant qu’outil de base pour la construction de métriques dans les espaces de données structurées", Stéphane ANDRIEUX (ONERA, France)
Course 6: "Mutualisme symbiotique entre méthodes de base réduites et cadre Big Data", Yvon MADAY (Université Paris 6, Laboratoire Jacques Louis Lions, France)
Course 7: "Mise en œuvre numérique d’algorithmes de Deep Learning", Mourad ZERAI (Ecole Supérieure Privée d’Ingénierie et de Technologie, Tunisia)

Website of the school

https://cimpa2019.oraco.tn

How to participate:

For registration and application to a CIMPA financial support, follow the instructions given here

Deadline for registration and application:  March 10, 2019.