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PHYS-754: Lecture series on scientific machine learning

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Séances de ce cours (76)

Protein Structure Prediction Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se penche sur la prédiction de la structure des protéines grâce à l'analyse des contacts avec les acides aminés et à des méthodes informatiques avancées.

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Quantum Machine Learning : théorie et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage automatique quantique, les représentations des molécules, la régression du noyau et l'interaction entre la physique et l'apprentissage automatique.

Applications de chimie quantique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les applications de la chimie quantique, en mettant l'accent sur le rôle de la densité électronique dans la prédiction des propriétés chimiques et en abordant les défis de la conception des catalyseurs, de la conversion de l'énergie solaire et de la synthèse des médicaments.

Deep Learning : dimensionnalité et représentation des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Plonge dans la dimensionnalité de l'apprentissage profond, la représentation des données et la performance dans la classification des données à grande dimension, explorant la malédiction de la dimensionnalité et le noyau tangent neuronal.

Apprentissage des caractéristiques: Stabilité et malédiction de la dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore comment les architectures modernes ont vaincu la malédiction de la dimensionnalité et l'importance de la stabilité dans les modèles d'apprentissage en profondeur.

Neurosciences et Machine Learning Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la relation complexe entre les neurosciences et l'apprentissage automatique, en soulignant les défis de l'analyse des données neuronales et le rôle des outils d'apprentissage automatique.

Modèles d'apprentissage automatique pour les neurosciences Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore des modèles d'apprentissage automatique pour les neurosciences, en se concentrant sur la compréhension des fonctions cérébrales et la reconnaissance des objets centraux par le biais de réseaux neuronaux convolutifs.

Comprendre la densité électronique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la densité électronique en chimie, des modèles atomiques aux applications d'apprentissage automatique et aux implications pour les propriétés moléculaires et la conception de médicaments.

Descripteurs Atomiques: Symétrie et Localité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les descripteurs atomiques, en mettant l'accent sur la symétrie, la localité et les défis de l'incorporation de l'électrostatique dans les modèles d'apprentissage automatique pour la chimie.

Améliorer les prédictions de densité dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'amélioration des prédictions d'apprentissage automatique en raffinant les mesures d'erreur et en appliquant des contraintes pour améliorer la précision des prédictions de densité électronique.

Machine Learning pour une densité de paires supérieure Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se plonge dans l'utilisation de l'apprentissage automatique pour prédire la densité des paires sans spin et comprendre la corrélation électronique dans des systèmes complexes.

Deep Learning : généralisation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Plongez dans les défis et les avantages de l'apprentissage profond, en soulignant la transition vers les réseaux neuronaux convolutifs et l'impact de la largeur du réseau sur le paysage des pertes.

Neuroscience et ML Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'intersection entre les neurosciences et l'apprentissage automatique, en discutant de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des systèmes de mémoire et de l'avenir du pont entre l'intelligence machine et l'intelligence humaine.

La malédiction de la dimensionnalité dans l'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se penche sur les défis de l'apprentissage profond, en explorant la dimensionnalité, les performances et les phénomènes sur-adaptés dans les réseaux neuronaux.

Erreur de généralisation dans l'apprentissage avec des fonctionnalités aléatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'erreur de généralisation dans la théorie de l'apprentissage, en mettant l'accent sur les données structurées et la méthode de la réplique.

Dynamique quantique à plusieurs corps avec des réseaux neuraux artificiels Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la dynamique quantique de plusieurs corps à l'aide de réseaux neuronaux artificiels, en mettant l'accent sur les simulations expérimentales et les défis théoriques.

Analyse co-évolutionnaire des protéines Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse co-évolutionnaire des protéines, couvrant les fonctions protéiques, le pliage, les corrélations, le DCA et les outils de prédiction de la structure comme AlphaFold 2.

Prédiction de la structure protéique : AlphaFold Evolution et OpenFold Insights Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'évolution de la prédiction de la structure protéique avec les modèles AlphaFold et introduit les idées OpenFold.

L'apprentissage automatique à l'échelle atomique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore des modèles simples, l'évaluation de la structure électronique et l'apprentissage automatique à l'échelle atomique.

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