Bài giảng đại chúng “Bí ẩn Toán học của mạng nơ ron sâu”

Bài giảng đại chúng "Bí ẩn Toán học của mạng nơ ron sâu 15:06 26/04/2023 Chiều ngày 25/4/2023, tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (ĐHKHTN) – Đại học Quốc gia Hà Nội, giáo sư Stéphane Mallat – một nhà Toán học ứng dụng nổi tiếng đến từ Collège de France - đã có bài giảng đại chúng với nội dung Bí ẩn Toán học của mạng nơ ron sâu (Mathematical Mysteries of Deep Neural Networks). Đây là bài giảng thứ hai của giáo sư, nằm trong chương trình bài giảng đại chúng về Khoa học dữ liệu và học máy (Data science and Machine Learning) do Viện nghiên cứu cao cấp về Toán phối hợp với Trường ĐHKHTN tổ chức nhân dịp kỷ niệm 50 năm quan hệ ngoại giao giữa Pháp và Việt Nam.
Tham dự chương trình có Tiến sĩ Dominique Laffly, Tham tán Khoa học và Hợp tác học thuật, Đại sứ quán Pháp tại Việt Nam;
GS.TS. Hồ Tú Bảo – Giám đốc Phòng thí nghiệm Khoa học Dữ liệu, Viện nghiên cứu Cao cấp về Toán;
GS.TSKH. Vũ Hoàng Linh, Hiệu trưởng Trường ĐHKHTN, các thầy cô giáo, các em sinh viên Trường ĐHKHTN và những người quan tâm tới nội dung bài giảng.
Đông đảo cán bộ, giảng viên, các nhà khoa học và các em sinh viên tham gia chương trình bài giảng Chương trình cũng được livestream trực tiếp trên fanpage của Trường ĐHKHTN, thu hút đông đảo người tham dự trực tuyến.
Cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo bắt đầu từ hiệu suất vượt trội của mạng thần kinh sâu trong việc giải quyết các nhiệm vụ học thống kê.
Các mạng thần kinh này có khả năng ấn tượng về nhận biết hoặc tổng hợp hình ảnh, âm thanh, ngôn ngữ và giải quyết các vấn đề phức tạp trong vật lý.
Tuy nhiên, chúng ta không hiểu tại sao chúng có thể hoạt động tốt như vậy và tại sao đôi khi chúng lại thất bại.
Nó đặt ra nhiều vấn đề về tính vững chắc và khả năng giải thích.
Nội dung bài giảng được thiết kế khoa học, chi tiết với nhiều slide sinh động Nhận dạng hoặc phân loại dữ liệu gắn với các hàm số phụ thuộc vào một số lượng rất lớn các biến.
Sự bùng nổ tổ hợp các khả năng cho thấy việc học có thể là bất khả thi, trừ khi vấn đề có cấu trúc chặt chẽ.
Các mạng nơ ron sâu dường như khám phá và tận dụng các cấu trúc chưa biết như vậy.
Hiểu được "kiến trúc phức tạp" này liên quan đến nhiều lĩnh vực trong Toán học.
Trong bài giảng của mình, giáo sư Stéphane Mallat đã trình bày tổng quan về học máy cho khoa học dữ liệu, đặc biệt là về mạng nơ ron và các ứng dụng trong trí tuệ nhân tạo - AI. Ông giới thiệu các thuật toán học máy và một số kỹ thuật trong Toán học cần thiết từ tối ưu đến đối xứng và nhóm, bất biến của các phép dời hình, cho đến vấn đề tách nhóm đa tỉ lệ bằng phương pháp hồi quy sóng con,... Sử dụng công cụ toán học đủ tốt thì mới có thể giảm đáng kể độ phức tạp.
Vì lẽ đó, ông khuyên các bạn sinh viên ngoài khoa học máy tính nên trang bị thêm nền tảng Toán học để có thể đi xa hơn.
Sinh viên đặt câu hỏi cho diễn giả.
GS.TS. Hồ Tú Bảo đặt câu hỏi cho Giáo sư Stéphane Mallat Sau khi kết thúc phần bài giảng, giáo sư Stéphane Mallat đã dành thời gian để người tham gia chương trình đặt câu hỏi cho diễn giả.
Với từng câu hỏi, ông đều trao đổi, đưa ra ý kiến chi tiết và những ví dụ cụ thể để người nghe hiểu rõ vấn đề hơn.
Chương trình bài giảng "Bí ẩn Toán học của mạng nơ ron sâu của giáo sư Stéphane Mallat tuy ngắn gọn nhưng đã đem lại nhiều điều bổ ích, nhiều kiến thức mới mẻ và gợi mở trong lĩnh vực Toán học, trí tuệ nhân tạo và học máy.
GS.TSKH. Vũ Hoàng Linh tặng hoa và quà lưu niệm cho Giáo sư Stéphane Mallat Diễn giả và các đại biểu tham dự chụp ảnh kỷ niệm.
Stéphane Mallat là một nhà Toán học ứng dụng, Giáo sư tại Collège de France, Khoa Khoa học Dữ liệu.
Ông là thành viên của Viện Hàn lâm Khoa học Pháp, Viện Hàn lâm Công nghệ và là thành viên nước ngoài của Viện Hàn lâm Kỹ thuật Quốc gia Hoa Kỳ.
Ông là Giáo sư tại Viện Courant của NYU ở New York trong 10 năm, sau đó tại Ecole Polytechnique và Ecole Normale Supérieure ở Paris.
Ông cũng là người đồng sáng lập và CEO của một công ty khởi nghiệp về công nghệ bán dẫn.
Stéphane Mallat đã nhận được nhiều giải thưởng cho nghiên cứu về học máy, xử lý tín hiệu và giải tích điều hoà.
Ông đã phát triển lý thuyết sóng nhỏ đa độ phân giải và các thuật toán nền tảng của tiêu chuẩn nén ảnh JPEG-2000 và các biểu diễn tín hiệu thưa trong từ điển.
Ông hiện đang nghiên cứu các mô hình Toán học của mạng nơ ron sâu cho phân tích dữ liệu và Vật lý.
Xem bài giảng "Bí ẩn Toán học của mạng nơ ron sâu của Giáo sư Stéphane Mallat tại đây.
Tags: