53 Offres de stage
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Deep Facial Animation


The animation of digital character faces in movies, TV productions and social interactions requires complex hardware setups (head-mounted camera) or a high number of hours of manual work by artists through the manipulation of so-called blendshapes.

The purpose of this En lire plus...


Mots-clés
generative adversarial networks, deep learning, 3D modelling, facial animation, face models, CGI
Établissement
InterDigital R&D
35576 Cesson-Sevigne   
Site Web
https://research-ri.interdigital.com/
Langues obligatoires
Anglais; Français
Niveau
Bac +4; Bac +5
Prérequis

Deep learning theory and frameworks, Python.

Durée
4 to 6 months
Date limite
01/09/2020
Informations de contact

Philippe GUILLOTEL, philippe.guillotel@interdigital.com

Deep Face Generation


The creation and animation of digital characters in movies, TV productions and social interactions requires detailed 3D models of their facial morphologies. Typically, for digital doubles of real actors these models are obtained from 3D captures of the actor face En lire plus...


Mots-clés
generative adversarial networks, deep learning, 3D modelling, facial appearance, face models, CGI
Établissement
InterDigital R&D
35576 Cesson-Sevigne   
Site Web
https://research-ri.interdigital.com/
Langues obligatoires
Anglais; Français
Niveau
Bac +4; Bac +5
Prérequis

Deep learning theory and frameworks, Python.

Durée
4 to 6 months
Date limite
01/09/2020
Informations de contact

Philippe GUILLOTEL, philippe.guillotel@interdigital.com

Amélioration des algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning) par l’argumentation multi-agents


 

L’hypertension artérielle est un des facteurs de risque cardiovasculaire les plus importants. Les accidents cardiovasculaires sont la cause de 30% des décès. La prise en charge de l’hypertension artérielle fait l’objet de multiples recommandations, régulièrement mises à jour. L’adhésion En lire plus...


Mots-clés
Aide à la décision; apprentissage automatique; argumentation; Multi-agent Systems
Établissement
IBISC, Univ. Evry, université Paris-Saclay
91034 Evry  
Niveau
Bac; Bac +1; Bac +2; Bac +3; Bac +4
Durée
5 à 6 mois
Indemnité
Environ 500 euros par mois (plus indemnités de transport selon législation en vigueyr)
Informations de contact

Nadia Abchiche-Mimouni, maître de Conférences à l’ueve, nadia.abchichemimouni@univ-evry.fr
Farida Zehraoui, maître de Conférences à l’ueve, zehraoui@ibisc.univ-evry.fr

Apprentissage par renforcement pour la régulation ferroviaire


OFFRE DE STAGE

Apprentissage par renforcement pour la régulation ferroviaire

Dates du stage : Printemps 2020 – 6 mois

Contact : M. Mathieu GAGNON mathieu.gagnon@sncf.fr

Contexte :

L’exploitation ferroviaire repose en grande partie sur un processus de planification très en En lire plus...


Mots-clés
apprentissage par renforcement
Établissement
Direction Innovation et Recherche SNCF
75012 Paris  
Site Web
https://tech.sncf.com/
Date de début souhaitée
06/04/2020
Langues obligatoires
Français
Niveau
Bac +5
Durée
6 mois
Informations de contact

Mathieu Gagnon, mathieu.gagnon@sncf.fr

Simulation multi-agent et multi-échelle de trafic urbain


Le projet ANR SWIFT s’intéresse à l’étude de l’impact des nouvelles modalités de transport de la ville intelligente sur les infrastructures. Bien que les nouvelles modalités (véhicules électriques, autonomes, transport à la demande, vélos…) puissent faciliter la mobilité intra-urbaine et … En lire plus...


Mots-clés
mobilité; Multi-agent Systems; Simulation; Smart City; trafic urbain
Établissement
Université Toulouse 1 Capitole
31042 Toulouse  
Langues obligatoires
Français
Niveau
Bac +5
Durée
6 mois
Indemnité
577.50€/mois
Informations de contact

Contact : frederic.amblard@ut-capitole.fr, nicolas.verstaevel@irit.fr

R&D Intelligence Artificielle and Deep Learning


Ingénieur en systèmes d’information, ayant un esprit critique, capable de faire face à des problématiques complexes, créative, autonome et de bonnes capacités relationnelles me permettant de réussir un travail en équipe. Actuellement en préparation d’un Master en Informatique spécialité Intelligence … En lire plus...


Mots-clés
artificial intelligence; BI; big data; deep learning; développement; robotics
Établissement
Université de Reims Champagne-Ardenne
51097 Reims  
Date de début souhaitée
01/04/2020
Langues obligatoires
Anglais; Français
Niveau
Bac +5
Durée
06 mois
Informations de contact

Prénom : Hakima, Nom : Hamerlain
Email : hakima.hamerlain@etudiant.univ-reims.fr
Tél : +33.66.13.13.365

Intelligence artificielle dans les Smart-cities


Ce stage se place dans le cadre de la modélisation de villes intelligentes et plus précisément des comportements adaptatifs des entités constituant ce système. Cette évolution dynamique des comportements peut être supportée par un modèle d’apprentissage artificiel qui permettra une … En lire plus...


Mots-clés
apprentissage automatique; artificial intelligence; données de capteurs
Établissement
Université de technologie de Troyes
10010 Troyes  
Site Web
https://www.utt.fr/
Date de début souhaitée
02/09/2019
Langues obligatoires
Anglais; Français
Niveau
Bac +5
Prérequis

Compétences en intelligence artificielle

Durée
6 mois
Indemnité
3000 euros
Informations de contact

Jean-Marc Nigro, jean_marc.nigro@utt.fr ; Sophie Loriette, sophie.loriette@utt.fr

Construction d’une base de connaissances pour l’architecture biomimétique durable


Objectifs

L’objectif du stage est de construire une ontologie pour représenter et structurer une base de connaissances à partir des données, connaissances et outils disponibles qui peuvent être utilisés pour la conception biomimétique en architecture dans une démarche de développement … En lire plus...


Mots-clés
biomimetisme; Conception architecturale; fouille de données; ontologie; traitement automatique de langue
Établissement
Institut des sciences et industries du vivant et de l'environnement (Agro Paris Tech)
75005 Paris  
Date de début souhaitée
15/04/2019
Langues obligatoires
Anglais; Français
Niveau
Bac +5
Prérequis

Connaissances approfondies en Traitement du langage naturel ou Web Sémantique

Durée
6 mois
Indemnité
570 euros
Informations de contact

Liliana Ibanescu – liliana.ibanescu@agroparistech.fr
Natasha Heil – natasha.heil@paris-lavillette.archi.fr

Apprentissage profond pour la génération d'heuristiques pour la définition, le support et la validation de transformations de modèles


Présentation du contexte de travail
Le candidat sera accueilli dans l’axe « Synchronisation de modèles » de l’équipe de recherche ÉRIS de l’ESEO, qui s’intéresse, notamment, aux interactions et aux bénéfices de l’utilisation des méthodes d’apprentissage automatique dans la définition,
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Mots-clés
Apprentissage profond; EMF; Ingénierie dirigée par les modèles; Transformations de modèles
Établissement
Groupe ESEO
49107 Angers  
Site Web
https://eseo.fr/recherche/les-groupes-de-recherche/eris/
Date de début souhaitée
01/04/2019
Langues obligatoires
Anglais
Niveau
Bac +4; Bac +5
Prérequis

Expériences dans le domaine de la modélisation et des DSL (Domain-Specific Languages)
Intérêt et expérience dans le développement d'applications et/ou prototypes avec les technologies proposées

Durée
4 mois
Informations de contact

Mickael Clavreul
mickael[dot]clavreul[@]eseo[dot]fr
Tél : 02 41 86 67 67

Apprentissage pour l’auto-correction d’un système d’inférence événementielle


Le traitement d’événements complexes est très approprié dans le cadre de la supervision pour la sécurisation
d’infrastructures critiques (SIC). Il permet de raisonner sur des patrons d’événements identifiés au fur-et-à mesure
que les capteurs envoient leurs détections (traitement en flux … En lire plus...


Mots-clés
apprentissage par renforcement; intelligence artificielle hybride; moteurs d'inférence
Établissement
Thales Recherche et Technologie
91767 cedex Palaiseau  
Site Web
http://www.thalesgroup.com
Date de début souhaitée
15/03/2019
Langues obligatoires
Anglais; Français
Niveau
Bac +5
Prérequis

Le stage s’adresse à un.e étudiant.e de niveau Ingénieur dernière année ou Master II Recherche, dans une spécialité associée à l’Intelligence Artificielle.
La candidature justifiera d’une expérience dans l’utilisation d’un moteur d’inférences, et systèmes à base de règles ou méthodes d’apprentissages mais non limitées aux réseaux de neurones. Une expérience dans la réalisation d’un système expert, ou bien dans l’apprentissage avec des algorithmes tels que Association Rule Mining, Inductive Logic Programming ou l’apprentissage par renforcement est un plus.
Une bonne connaissance du langage de programmation Java ou Python est exigée. La personne est à l’aise dans un environnement Linux et connait LATEX.
Un minimum d’autonomie, de sens du relationnel et de capacité de travail en équipe est attendu.

Durée
6 mois
Indemnité
>1000€ brut
Informations de contact

https://emploi.thalesgroup.com/emploi/palaiseau/stage-en-intelligence-artificielle-apprentissage-pour-l-autocorrection-d-un-systeme-d-inference-ev/17883/10161206

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