Explore le projet EXSCALATE4COV, axé sur la découverte informatique de médicaments pour les traitements COVID-19 et la collaboration entre le milieu universitaire et l'industrie.
Explore l'apprentissage bio-inspiré avec des réseaux neuronaux et des algorithmes génétiques, couvrant la structure, la formation et les applications pratiques.
Explore l'apprentissage multi-tâches pour l'optimisation accélérée des réactions chimiques, les défis de mise en évidence, les workflows automatisés et les algorithmes d'optimisation.
Explore l'optimisation de la modélisation neuronale, en abordant les paramètres sous-constraintes, les fonctions de conditionnement physique et l'adaptation réussie des modèles de tir.
Couvre l'optimisation non convexe, les problèmes d'apprentissage profond, la descente stochastique des gradients, les méthodes d'adaptation et les architectures réseau neuronales.
Explore l'optimisation dans la modélisation des systèmes énergétiques, couvrant les variables de décision, les fonctions objectives et les différentes stratégies avec leurs avantages et leurs inconvénients.
Explore l'optimisation des réseaux neuronaux, y compris la rétropropagation, la normalisation des lots, l'initialisation du poids et les stratégies de recherche d'hyperparamètres.
Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité et ses implications pour une résolution efficace des problèmes.
Explore les astuces stochastiques softmax, la reparamétrisation et l'argmax, en abordant les défis dans l'estimation des attentes et la variance des gradients.
Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.
Explore les médicaments à petites molécules pour les maladies infectieuses, couvrant les taux de mortalité mondiale, les blessures virales et bactériennes, les agents antiviraux et antibactériens, et le développement d'inhibiteurs de COX2.
Explore la dynamique d'apprentissage des réseaux neuronaux profonds en utilisant des réseaux linéaires pour l'analyse, couvrant les réseaux à deux couches et à plusieurs couches, l'apprentissage autosupervisé et les avantages de l'initialisation découplée.
Explore les réseaux profonds et convolutifs, couvrant la généralisation, l'optimisation et les applications pratiques dans l'apprentissage automatique.
Explore l'optimisation décentralisée dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la robustesse, la confidentialité et l'équité dans l'apprentissage collaboratif.
S'insère dans les fondamentaux de la chimie médicinale, mettant l'accent sur l'interrogation des relations structure-activité (SAR) dans la conception des drogues.
