Catégorie : Conférences

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Conférence math – Inégalité isopérimétrique: qu’est-ce qui ne tourne pas rond ?

 

Conférencier invité : Alexandre Girouard, Université Laval

Alexandre Girouard est un mathématicien qui travaille dans le domaine de l’analyse géométrique. Après avoir complété un doctorat à l’Université de Montréal en 2008, il a passé quelques années en Europe en y poursuivant sa formation et sa recherche en géométrie spectrale. Il est professeur à l’Université Laval depuis 2013.

Résumé : Parmi toutes les figures planes de même périmètre, quelle est celle dont l’aire est la plus grande? La légende veut que la princesse Elisha, ayant débarqué sur les côtes de l’actuelle Tunisie autour de 814 av. J.-C., ait obtenu autant de terre qu’elle pourrait en délimiter à l’aide de la peau d’un boeuf. Elisha découpa donc la peau en une fine lanière, la plus longue possible, et forma avec celle-ci un demi cercle s’appuyant sur la rive, rectiligne à cet endroit. Elle fonda ainsi la ville de Carthage, dont elle devint la première reine. La princesse Elisha venait de découvrir la solution du problème isopérimétrique classique: c’est le cercle qui a l’aire la plus grande parmi les figures planes de périmètre donné. L’influence du problème isopérimétrique sur le développement des  mathématiques est immense, mais malgré tous les efforts déployés, il a fallu attendre la fin du 19ième siècle pour qu’une explication satisfaisante émerge. Dans cet exposé, nous tenterons de comprendre pourquoi.

Vendredi le 30 octobre 2020 à 12h30 (conférence virtuelle donnée via Zoom).

 

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John H. Conway: The Faulhaber triangle, the Bernoulli numbers, and what they’re good for

Le célèbre mathématicien John H. Conway donnera une conférence au centre de recherche mathématiques. La conférence aura lieu le mercredi 27 septembre 2017 à 19h30, au local K-500 du pavillon Roger Gaudry de l’université de Montréal. Le département de mathématiques invite les étudiants intéressés à venir assister avec nous à cette conférence. Pour en savoir plus, contactez Dimitri Zuchowski (B-278) ou Yannick Delbecque (C276, prof@delbecque.org).

Voir l’information sur le site du CRM.

Page Wikipedia sur John H. Conway pour en savoir plus sur ce mathématicien.

Un article décrivant le triangle de Faulhaber et son lien avec les sommes de puissance d’entiers consécutifs.

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Alain Tapp: Les maths de l’intelligence artificielle

Alain Tapp Conférence d’Alain Tapp (Université de Montréal),

vendredi, le 31 mars de 12H30 à 13h30 au C-5

Les ordinateurs seront-ils, un jour, aussi intelligents que nous? La question est certainement plus sérieuse que pourraient le laisser croire les nombreux romans et films de science-fiction. Les ordinateurs nous surpassent déjà dans à peu près tous les jeux et ils nous rendent des services de plus en plus sophistiqués, voire astucieux. L’intelligence artificielle d’aujourd’hui c’est surtout l’apprentissage machine, la science qui étudie comment un ordinateur peut apprendre à résoudre un problème à partir d’exemples. Depuis quelques années on parle même d’apprentissage profond (Deep learning), un domaine où l’Université de Montréal est à l’avant garde. Le domaine est beaucoup plus accessible et rigoureux qu’on pourrait le croire. Nous allons dans notre exposé explorer différents aspects techniques et philosophiques de l’apprentissage et de l’intelligence. La présentation se veut accessible à tous et a pour objectif de stimuler une réflexion éclairée sur le sujet.

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Les maths de l’intelligence… artificielle

Le département de mathématiques vous invite à assister à la prochaine grande conférence du Centre de recherches mathématiques de Montréal avec quelques professeurs du département. Ces conférences sont destinées au grand public, mais une culture scientifique de niveau collégial aide souvent à comprendre certaines subtilités. Si vous êtes étudiants au cégep de Saint-Laurent et que vous êtes intéressés à venir avec nous assister à cette conférence, contactez Dimitri Zuchowski. Nous organiserons un petit souper avant la conférence.

Quand? Mardi le 22 novembre 2016, à 19:30
Où? Université de Montréal, Pavillon Jean-Coutu, local S1-151

http://www.crm.umontreal.ca/Tapp/

Conférencier: Alain Tapp (Université de Montréal)

Résumé: Les ordinateurs seront-ils, un jour, aussi intelligents que nous? En 1950, à l’aube de l’informatique, le célèbre mathématicien Alan Turing proposait déjà un test pour en faire la vérification. Récemment plusieurs célébrités du monde scientifique et technologique, dont Elon Musk et Stephen Hawking, signaient une lettre publique dans laquelle ils exposent leurs craintes face aux avancées rapides en intelligence artificielle. La question est certainement plus sérieuse que pourraient le laisser croire les nombreux romans et films de science-fiction. Les ordinateurs nous surpassent déjà dans à peu près tous les jeux et ils nous rendent des services de plus en plus sophistiqués, voire astucieux. L’intelligence artificielle d’aujourd’hui c’est surtout l’apprentissage machine, la science qui étudie comment un ordinateur peut apprendre à résoudre un problème à partir d’exemples. Depuis quelques années, on parle même d’apprentissage profond (Deep learning), un domaine où l’Université de Montréal est à l’avant garde. Le domaine est beaucoup plus accessible et rigoureux qu’on pourrait le croire. Nous allons dans notre exposé explorer différents aspects techniques et philosophiques de l’apprentissage et de l’intelligence. La présentation se veut accessible à tous et a pour objectif de stimuler une réflexion éclairée sur le sujet.

Biographie

Alain Tapp a obtenu son doctorat en informatique quantique à l’Université de Montréal en 1999. Après des études postdoctorales de deux ans au département de mathématique de l’Université de Waterloo, il a obtenu un poste de professeur au département d’informatique de l’Université de Montréal. Alain est un chercheur multidisciplinaire qui a publié dans des revues de physique, mathématiques et informatique. Il s’intéresse aux aspects fondamentaux de l’informatique et il est depuis quelques années passionné par les aspects scientifiques et philosophiques de l’intelligence artificielle.