Thèmes

Les principaux thèmes abordés sont, entre autres, les suivants :

Thème 1:

• Modélisation mathématique des algorithmes d'IA.
• Stratégies d'optimisation pour l'apprentissage automatique.
• Solutions alimentées par l'IA à des problèmes mathématiques pratiques.
• Intelligence informatique et approches numériques.
• Perspectives théoriques sur la science des données et les approches de l'IA.
• Deep Learning et Machine Learning.
• Traitement du langage naturel.
• IA générative.
• Traitement du signal et de l'image.
• IA pour IoT.
• IA pour les sciences du climat et de l'environnement.

 Thème 2:

• Biomathématiques.
• Approches informatiques des EDP.
• Théorie du contrôle et applications.
• Systèmes dynamiques.
• Équations d'évolution.
• Analyse harmonique.
• Modélisation et ingénierie.
• Biologie mathématique et modélisation des écosystèmes.
• Réseaux neuronaux.
• Dynamique non linéaire.
• Analyse numérique.
• Optimisation et Systèmes d'EDP.

N.B.: la liste est non-exhaustive