Physique statistique pour l'optimisation et l'apprentissage

Cette séance de cours présente les concepts de physique statistique appliqués aux problèmes d'optimisation et d'apprentissage. L'instructeur présente des outils tels que la méthode de réplique, la méthode de cavité et les algorithmes de transmission de messages. Les étudiants travailleront sur des problèmes de recherche ouverts en groupe, en appliquant les outils théoriques appris dans la séance de cours. Les sujets abordés comprennent la coloration des graphiques, la factorisation matricielle de faible rang et la régression linéaire généralisée. La séance de cours explore également l'application de la physique statistique dans les systèmes de recommandation et les règles d'apprentissage à l'aide de réseaux neuronaux. L'évaluation est basée sur les devoirs hebdomadaires et les contributions à la résolution de problèmes ouverts.