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Mercredi 25 novembre à 17h, le brillant Professeur Ron Kimmel du Technion a assuré le séminaire du département informatique de l’École normale supérieure (DIENS) sur la "Learning Geometry".
L'organisation de ce séminaire est à l'initiative d'un des membres du Board Of Students du Technion France, étudiant à l'ENS.
Merci aux membres du BOS, leaders de demain engagés pour l’innovation responsable et la coopération scientifique !
Le BOS, premier Board inter-écoles d’excellence en faveur de la promotion des deux écosystèmes d’innovation : français et israélien, a pour vocation d’accroître la visibilité du Technion dans les écoles d’ingénieur et de commerce et grandes universités françaises.
En amont de ce séminaire qui s'annonce passionnant, le Prof. Kimmel nous partage sa vision :
"Deep learning is a disruptive line of research that changes the way computational problems are being addressed and solved. Many parameters are optimized for, and tuned to train a given computational architecture to classify, segment, identify, and reconstruct objects. This methodology works great as long as there is some assumption about the size of the data, or its spatial or temporal shift invariance property that allow convolutional neural networks to operate on the given data. The question we will address is what can be done for geometric structures for which there is no linear shift invariance mechanism to rely on. We will relate to matching geometric structures, measuring geodesic distances, classifying objects, and ways to import axiomatic constructions into the learning arena, that give birth to novel semi-supervised learning procedures. Finally, if time permits I will comment on a new and interesting line of research we have started to explore dealing with computational pathology."
Il s'agit du premier séminaire d'un cycle de conférences mis en place entre le DIENS et le Technion. Le Professeur Eran Yahav prendra la suite avec une conférence le 6 janvier 2021, suivi par le Professeur Eitan Yaakobi mercredi 17 Février 2021.
