School of Statistics - SOS 2021
L’école de statistique SOS 2021, initialement prévue en mai 2020 et reportée à cause du contexte sanitaire, aura finalement lieu en ligne du 18 au 29 janvier 2021. Elle est destinée aux doctorant·e·s, post-doctorant·e·s et scientifiques qui souhaitent compléter ou approfondir leurs connaissances des méthodes statistiques.
Le programme couvrira des concepts fondamentaux jusqu’aux techniques plus avancées. Un accent particulier sera mis sur les techniques d'apprentissage automatique et un temps important sera dédié à des sessions pratiques. L'école se déroulera sur deux semaines (une demi-journée chaque jour) afin de ne pas passer cinq jours complets en visioconférence. Inscriptions sur Indico.
Comité d'organisation :
Johan Bregeon (LPSC, Grenoble), Nicolas Chanon (IP2I Lyon), Yann Coadou (CPPM, Marseille, chair), Guillaume Mention (IRFU-DPhP, Saclay), Sabine Crépé-Renaudin (LPSC, Grenoble), Laurent Derome (LPSC, Grenoble), Julien Donini (LPC, Clermont), Éric Chabert (IPHC, Strasbourg), David Rousseau (IJClab, Orsay).
Course :
- Basics concepts : Julien Domini (LPC, Clermont-Ferrand)
- Classical interval estimation and systematics : Glen Cowan (Royal Holloway)
- Introduction to machine learning : Michaël Kagan (SLAC)
- Boosted decision trees : Yann Coadou (CPPM, Marseille)
- Introduction do deep learning : Thomas Vuillaume (LAPP, Annecy)
- Deep learning at colliders : Jean-Roch Vlimant (CalTech)
- Multitask learning for CTA : Thomas Vuillaume (LAPP, Annecy)
Hands on sessions :
- Statistics : Guillaume Mention (CEA/IRFU, Saclay)
- Introduction to machine learning tools : David Rousseau (IJCLab, Orsay)
- Advanced machine learning : Jean-Roch Vlimant (Caltech)
Le programme détaillé est en cours de préparation et sera bientôt mis en ligne.