Comment l'apprentissage automatique peut-il aider les mathématiciens ?

Aperçu

Programme

• Introduction à l'apprentissage automatique et aux mathématiques
Aperçu des concepts de l'apprentissage automatique
Contexte historique et tendances actuelles en IA et mathématiques
• Techniques d'apprentissage automatique bénéfiques aux mathématiciens
Apprentissage supervisé
Apprentissage non supervisé
Apprentissage par renforcement
Réseaux neuronaux et apprentissage profond
• L'IA dans la démonstration de théorèmes
Démonstrateurs de théorèmes automatisés
Preuve interactive de théorèmes
Études de cas de l'IA dans la démonstration de théorèmes
• Applications de l'apprentissage automatique dans divers domaines mathématiques
Algèbre : Résolution d'équations, exploration des structures algébriques
Théorie des nombres : Reconnaissance de modèles, test de conjectures
Géométrie et topologie : Reconstruction de formes, exploration topologique
Analyse et probabilité : Ajustement de données, analyses statistiques
• Exploration et découverte assistées par l'IA en mathématiques
Reconnaissance de motifs et détection d'anomalies
Génération et test d'hypothèses avec des outils d'IA
• Techniques pour l'entraînement de modèles d'IA sur des structures mathématiques
Représentation des données de concepts mathématiques
Curation et augmentation de jeux de données pour les problèmes mathématiques
• Considérations éthiques et limitations
Limitations de l'IA en mathématiques
Utilisation éthique de l'IA dans la recherche mathématique
• Exercices pratiques et projets
Mise en œuvre de modèles d'IA simples pour la résolution de problèmes mathématiques
Interface avec des outils d'IA existants pour la démonstration de théorèmes
• Directions futures et opportunités de recherche
Recherche en cours sur l'IA et les mathématiques
Problèmes ouverts et contributions potentielles de l'IA
• Conclusion et révision
Résumé des apprentissages du cours
Discussion sur le rôle évolutif de l'IA en mathématiques

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Sujets

Informatique