L'École est soutenue par :
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
