Le développement des méthodes et algorithmes d’Apprentissage machine et d Intelligence Artificielle soulève les questions de différents champs scientifiques, avec l’informatique et les mathématiques en premier lieu.

Selon l’objectif fixé (résolution de problème, représentation de la connaissance, planification, apprentissage, mouvement. langage machine. perception ou intelligence émergente ?), le domaine de l’application visée et la nature des données disponibles, les fondements mathématiques de l’Apprentissage Machine et l’Intelligence Artificielle relèvent de nombreuses disciplines comme le calcul scientifique. les probabilités, la statistique, l’algèbre, l'optimisation, mais aussi la géométrie, la théorie des graphes, le calcul de complexité algorithmique, ou la théorie des jeux par exemple.

Le semestre thématique organisé par le Centre Henri Lebesgue a pour but de donner un panorama des concepts mathématiques sous-jacents aux méthodes et algorithmes les plus fréquemment utilisés aujourd’hui, incluant celles et ceux du Deep Learning. Les évènements envisagés sont prévus pour respecter un équilibre entre théorie et méthodologie et pour s’adresser à un public large, allant des chercheuses et chercheurs jeunes ou confirmés aux professionnelles et professionnels des entreprises désireuses et désireux d’ouvrir la ”boîte noire". 

Coordination scientifique : Magalie Fromont