Cours
L'École comportera à la fois des cours tutoriaux, ainsi que des sessions ouvertes permettant aux participants de présenter leurs travaux et de confronter leurs idées.


Programme prévisionnel


1. Introduction à la modélisation probabiliste en signal-image (5h)
Conférencier : Florence Forbes, Inria Grenoble

2. Inférence bayésienne : méthodes et algorithmes (5h)
Conférencière : Jean-Michel Marin, Université de Montpellier 2

3. Classification supervisée et non supervisée (paramétrique) (5h)
Conférencier : Cédric Archambeau, Amazon Berlin

4. Approches bayésiennes en big/tall data (2h)
Conférencier : Arnaud Doucet, University of Oxford

5. Optimisation et simulation pour l’imagerie (2h)
Conférencier : Marcelo Pereyra, University of Bristol

6. Approches bayésiennes non paramétriques (2h)
Conférencier : François Caron, University of Oxford