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Avis sur Scientific Machine Learning de Amar Ramdane - Cherif Format Relié - Livre Loisirs
0 avis sur Scientific Machine Learning de Amar Ramdane - Cherif Format Relié - Livre Loisirs
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Résumé : This book highlights and addresses a crucial need in the emerging field of Scientific Machine Learning (SciML) by offering a comprehensive and accessible guide that blends theory, algorithms, and applications. It explores how the synergy between machine learning and scientific computing can lead to more accurate, interpretable, and efficient models for scientific discovery. The book covers foundational mathematical principles, physics-informed neural networks, optimization techniques, uncertainty quantification, deep learning for scientific data, transformer-based foundational models, and neuro-symbolic reasoning. By combining domain knowledge with modern AI, SciML opens new frontiers in disciplines such as physics, biology, and engineering. This book is an essential resource for students, researchers, and professionals aiming to apply AI in scientific domains.
Biographie:
Paris-Saclay, France, and currently serves as the head of MSc in Data and Artificial Intelligence programs at É...
Sommaire: Dr. Bikram Pratim Bhuyan is a researcher at the LISV Laboratory, Université...
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