[Probabilidad-Estadistica-Seminario] Charlas sobre Geometric deep learning

[Nicolás Frevenza]

El jueves 20 de junio por la tarde tendremos un programa de charlas sobre
Geometric deep learning por la profesora Soledad Villar
<https://www.ams.jhu.edu/villar/> (de Johns Hopkins University) en el marco
del proyecto ANII "Aprendizaje Automático con garantías matemáticas"
(FCE_1_2023_1_176172).

El Geometric deep learning es un área dentro del machine learning que
aprovecha las simetrías exactas o aproximadas y las propiedades de
invarianza de los datos para desarrollar modelos y algoritmos más eficaces
de aprendizaje profundo (redes neuronales).

Las charlas serán entre las 14 y 17.30 hs en el salón 9 de la Facultad de
Ciencias Económicas y Administración. La entrada es libre pero a quienes
piensen concurrir les pedimos que se inscriban en el siguiente formulario

https://forms.gle/XwEBoowGFDVDvSrT7

Programa

14 a 15.30 hs - Inicio de primera sesión

15.30 a 16 hs - Pausa café

16 a 17.30 hs - Inicio de segunda sesión.
------------ próxima parte ------------
Se ha borrado un adjunto en formato HTML...
URL: <http://listas.cmat.edu.uy/pipermail/seminario-probabilidad-estadistica/attachments/20240611/de53e1dc/attachment.html>