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Oumar Kaba

Doctorat - McGill
Superviseur⋅e principal⋅e
Sujets de recherche
Apprentissage automatique pour les sciences physiques
Apprentissage avec symétrie
Apprentissage de représentations
Apprentissage profond
Apprentissage profond géométrique
Apprentissage sur graphes
IA pour la science
Méthodes inspirées de la causalité
Modèles génératifs
Modélisation moléculaire
Physique de la matière condensée
Réseaux de neurones en graphes
Symétrie
Théorie de l'apprentissage automatique