« Bayesian deep learning for cosmology and time-domain astrophysics 2022 »
Du
8:30
au
14:00
Laboratoire APC - amphithéâtre Buffon 15 rue Hélène Brion 75013 Paris
L'objectif de cet atelier, soutenu par l’initiative Enabling Science du LSST Corporation est de réunir des physiciens et physiciennes et des spécialistes de l'apprentissage automatique probabiliste pour échanger sur les résultats récents au carrefour de la cosmologie, l'astrophysique dans le domaine du temps et l'apprentissage automatique probabiliste.
Inscriptions et appels à contributions ouverts.
Le premier jour de l'atelier sera structuré comme une école pour introduire le cadre bayésien et les concepts d'apprentissage automatique probabiliste. Le reste de l'atelier alternera entre des discours-programmes, des présentations thématiques, des tutoriels interactifs et des sessions de posters.
Liste (non exhaustive) des sujets de contributions qui sont les bienvenus :
- Applications de l'apprentissage profond bayésien en cosmologie et en astrophysique temporelle.
- Méthodologie pour la quantification de l'incertitude des modèles,
- Détection d'anomalies et de valeurs aberrantes,
- Cadres et méthodologie de l'apprentissage profond probabiliste,
- Utilisation de l'apprentissage profond bayésien en dehors du milieu universitaire,
- Considérations éthiques de l'apprentissage automatique à grande échelle.
Programme et inscriptions :
- Page Indico de l'évènement.
- Contact : workshop@astrodeep.net