Thạc sỹ Toán ứng dụng Pháp Việt

Seminar Ứng dụng Tin học tháng 06.2024 - Principled Frameworks for Designing Deep Learning Models: Efficiency, Expressivity, and Robustness

Details
Category: Tin nghiên cứu
Hits: 282

Bộ môn Ứng dụng Tin học  tổ chức buổi "Seminar Ứng dụng Tin học tháng 06.2024" với bài báo cáo được thực hiện bởi Tiến sĩ Nguyễn Hùng Minh Tân.

Tiến sĩ Tân hiện đang là Trợ lý Giáo sư Khoa Toán học thuộc Đại học Quốc gia Singapore (NUS). Trước đó, anh là nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Khoa Toán học của Đại học California, Los Angeles, làm việc với Tiến sĩ Stanley J. Osher. Anh đã nhận bằng Tiến sĩ về Machine Learning tại Đại học Rice dưới sự hướng dẫn của Tiến sĩ Richard G. Baraniuk. Tiến sĩ Tân là người tổ chức Hội thảo đầu tiên về Tích hợp Mô hình thần kinh sâu và Phương trình vi phân tại ICLR 2020. Anh cũng đã có hai kỳ thực tập dài hạn tuyệt vời với Amazon AI và NVIDIA Research và nhận Học bổng Sau Tiến sĩ về Đổi mới Máy tính (CIFellows) danh giá từ Hiệp hội Nghiên cứu Máy tính (CRA), Học bổng Nghiên cứu Sau đại học của NSF và Học viên Kỹ thuật Thần kinh IGERT. Anh ấy đã nhận được bằng Thạc sĩ và Cử nhân ngành Kỹ thuật Điện và Máy tính tại Đại học Rice vào tháng 5 năm 2018 và tháng 5 năm 2014.

Các bạn sinh viên, học viên cao học, nghiên cứu sinh và các đồng nghiệp quan tâm có thể đăng ký tham dự. 

  • Thời gian: 09h30 sáng thứ 4 ngày 26/06/2024.
  • Địa điểm: Phòng E202, Cơ sở I, Trường ĐH Khoa học Tự nhiên, Số 227 Đường Nguyễn Văn Cừ, Phường4 Q5, TP. HCM.

Tiêu đề: Principled Frameworks for Designing Deep Learning Models: Efficiency, Expressivity, and Robustness

Thông tin buổi báo cáo như sau: 

Designing deep learning models for practical applications, including those in computer vision, natural language processing, and mathematical modeling, is an art that often involves an expensive search over candidate architectures. In this talk, the speaker will introduce two novel optimization frameworks to facilitate the process of designing efficient and expressive deep learning models including the neural ordinary differential equations (Neural ODEs) and transformers.
 

Bấm vào link hoặc quét mã QR bên dưới trước ngày 25/06/2024 để đăng ký tham dự.

Buổi trình bày cũng sẽ được kết hợp phát trực tuyến cho người ở xa muốn dự.  

seminar_26.6_thay_Tan.png