O Szkole

Szkoła letnia: Uczenie maszynowe w Fizyce i Chemii Kwantowej adresowana jest do doktorantów i młodych naukowców zainteresowanych stosowaniem metod uczenia maszynowego w fizyce i chemii kwantowej. Odbędzie się w Warszawie w Centrum Nauk Biologiczno-Chemicznych Uniwersytetu Warszawskiego w dniach 24 sierpnia – 3 września 2021 r. Szkoła odbędzie się w formacie hybrydowym. Koszt udziału w szkole: 250 EUR (darmowa w razie formatu online). Językiem wykładowym szkoły jest język angielski.

Szkoła letnia poruszy następujące tematy:

nadzorowane i nienadzorowane uczenie maszynowe zastosowane do danych symulowanych numerycznie oraz danych eksperymentalnych
procesy gaussowskie w dynamice kwantowej
uczenie ze wzmocnieniem w fizyce kwantowej
reprezentacja stanów kwantowych inspirowana uczeniem maszynowym
kwantowe uczenie maszynowe
interpretowalne uczenie maszynowe
mechanika statystyczna w teorii uczenia
sieci tensorowe

Zaproszeni wykładowcy:

Giuseppe Carleo (École Polytechnique Fédérale de Lausanne)
Juan Carrasquilla (Vector Institute for Artificial Intelligence, Toronto)
Eliška Greplová (Technische Universiteit Delft)
Roman Krems (University of British Columbia, Vancouver)
Florian Marquardt (Max Planck Institute for the Science of Light, Erlangen)

Zaproszeni prezentujący:

Alba Cervera-Lierta (University of Toronto)
Vedran Dunjko (Universiteit Leiden)
Marylou Gabrié (Flatiron Institute, Nowy Jork)
Patrick Huembeli (École Polytechnique Fédérale de Lausanne)
Evert van Nieuwenburg (Niels Bohr International Academy)
Adrian E. Roitberg (University of Florida)
Lei Wang (Chinese Academy of Sciences, Pekin)
Filippo Vicentini (École Polytechnique Fédérale de Lausanne)
Sebastian Wetzel (Perimeter Institute, Toronto)

Planujemy również zajęcia praktyczne, a także sesje plakatowe i wystąpienia ustne wybranych uczestników.

Szkoła Letnia: Uczenie Maszynowe w Fizyce i Chemii Kwantowej jest współfinansowana przez “Inicjatywę Doskonałości – Uczelnia Badawcza (2020-2026)” w ramach działania IV.4.2 “Międzynarodowe szkoły letnie dla doktorantów i młodych pracowników naukowych”.

Uroczystą kolację dla uczestników sponsoruje Dziekan Wydziału Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego.

Ponadto, Machine Learning: Science and Technology, interdyscyplinarne czasopismo “open-access” jest sponsorem nagród dla trzech nalepszych plakatów.

1. nagroda: darmowa publikacja w MLST
2. i 3. nagroda: nagroda finansowa w wysokości £250