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Méthodes d’intelligence artificielle (AI) en « small data » pour matériaux innovants et dispositifs dérivés pour le photovoltaïque organique et à pérovskite

• Sujet

Ce stage s’inscrit dans un projet de recherche interdisciplinaire entre intelligence artificielle (Artificial Intelligence – AI) et matériaux ou dispositifs pour l’énergie. Plus particulièrement, il s’agit d’exploiter les concepts d’AI dans le management et l’analyse de données de petites tailles (aussi appelées « small data ») pour l’optimisation expérimentale d’éléments comme les cellules photovoltaïques organiques et à pérovskite.… En lire plus...

Mots-clés: active learning; artificial intelligence; deep learning; ingénierie; machine learning; matériaux pour l'énergie
Établissement: Université de Strasbourg
67081 Strasbourg
Site Web: http://icube.unistra.fr/
Date de début souhaitée: 01/03/2022
Niveau: Bac +4; Bac +5
Prérequis: • Candidat(e) en Mathématiques appliquées, Informatique, Science des données, Intelligence artificielle ou Méthodes multivariées de traitement de données.
• Candidat(e) en Science des matériaux, Ingénierie des matériaux, Chimie, et Physique appliquée, avec un parcours et/ou un fort(e) intérêt/ connaissance en Science des données et/ou Intelligence artificielle.
Durée: 5 à 6 mois
Indemnité: 600,60 euros/mois
Informations de contact: Yves-André CHAPUIS
ya.chapuis@unistra.fr
Laboratoire ICube
Université de Strasbourg

ACtive Multimodal mErging: from psychophysics to computational modeling to robotics - Modélisation de données psychophysiques de fusion de données

L’objectif de ce stage consiste en la modélisation de la condition active (i.e. avec saccade) et sa comparaison avec la condition passive (i.e. sans saccade). Elle étendra une modélisation existante de l’équipe utilisant le paradigme des champs neuronaux dynamiques (DNF), celui-ci étant compatible avec l’intégration d’anticipations sur la dynamique de l’environnement.… En lire plus...

Mots-clés: fusion de données; Modélisation; Neurosciences computationnelles
Établissement: LIRIS - LABORATOIRE D'INFORMATIQUE EN IMAGES ET SYSTEMES D'INFORMATION
69622 VILLEURBANNE
Site Web: https://perso.liris.cnrs.fr/mathieu.lefort
Date de début souhaitée: 01/02/2023
Langues obligatoires: Anglais
Niveau: Bac +5
Prérequis: - master en intelligence artificielle, machine learning, science cognitives ou équivalent
- bonne capacité de programmation (Python, ...)
- curiosité scientifique et interdisciplinaire
Durée: 5-6 mois
Indemnité: 3.9€/h (environ 550€/mois)
Informations de contact: - Mathieu Lefort (mathieu.lefort@liris.cnrs.fr)
- Jean-Charles Quinton (quintonj@univ-grenoble-alpes.fr)

Multimodal Effective Representation Learning of Evolution of birds – Apprentissage de représentations

Le travail du stage consistera en la constitution d’une base d’apprentissage adaptée à l’apprentissage d’un tel modèle avec des images extraites de référentiels comme Birds of the World (dessins), le choix de codage et normalisation de ces données etc. en collaboration avec l’autre stagiaire sur le projet.

L’objectif serait ensuite de concevoir un modèle qui apprend une représentation continue qui peut avoir un sens pour les experts du domaine (biologique, paléontologique etc.)

… En lire plus...

Mots-clés: analyse d'images; apprentissage de représentations; Apprentissage profond; Biologie
Établissement: LIRIS - LABORATOIRE D'INFORMATIQUE EN IMAGES ET SYSTEMES D'INFORMATION
69622 VILLEURBANNE
Site Web: https://perso.liris.cnrs.fr/mathieu.lefort
Date de début souhaitée: 01/02/2023
Langues obligatoires: Anglais
Niveau: Bac +5
Prérequis: - master en intelligence artificielle / machine learning ou équivalent
- bonne capacité de programmation (Python, Pytorch/Tensorflow)
Durée: 5 mois
Indemnité: 3.9€/h (environ 550€/mois)
Informations de contact: - Mathieu Lefort (mathieu.lefort@liris.cnrs.fr)
- Stefan Duffner (stefan.duffner@liris.cnrs.fr)

Multimodal Effective Representation Learning of Evolution of birds - Fusion de données

Il existe deux grandes familles de modèles de réseaux de neurones génératifs pour des données en grande dimension, les auto-encodeurs variationnels (Variational Auto-Encoder, VAE) et les GAN (Generative Adversarial Networks).… En lire plus...

Mots-clés: analyse d'images; Apprentissage profond; Biologie; fusion de données
Établissement: LIRIS - LABORATOIRE D'INFORMATIQUE EN IMAGES ET SYSTEMES D'INFORMATION
69622 VILLEURBANNE
Site Web: https://perso.liris.cnrs.fr/mathieu.lefort
Date de début souhaitée: 01/02/2023
Langues obligatoires: Anglais
Niveau: Bac +5
Prérequis: - master en intelligence artificielle / machine learning ou équivalent
- bonne capacité de programmation (Python, Pytorch/Tensorflow)
Durée: 5 mois
Indemnité: 3.9€/h (environ 550€/mois)
Informations de contact: - Mathieu Lefort (mathieu.lefort@liris.cnrs.fr)
- Stefan Duffner (stefan.duffner@liris.cnrs.fr)

Collecte et enrichissement de traces géolocalisées et visualisation interactives

Description du contexte
Ce stage s’inscrit dans le projet ANR MOBILES qui vise à documenter, comprendre et soutenir les pratiques spatiales et d’apprentissages langagiers des étudiant.es internationaux.ales accueillis dans le supérieur en France. L’originalité du projet consiste à analyser les apprentissages que les séjours en immersion recèlent potentiellement au prisme des pratiques spatiales augmentées par les outils numériques. … En lire plus...

Mots-clés: annotation sémantique; interaction homme-machine; Système d'Informations Géographiques; traces; Visualisation
Établissement: LIRIS - LABORATOIRE D'INFORMATIQUE EN IMAGES ET SYSTEMES D'INFORMATION
69622 VILLEURBANNE
Niveau: Bac +5
Durée: 5 mois

Apprentissage et représentation des connaissances pour l’autonomie à long terme

Mots-clés : autonomie à long terme, adaptation, robustesse, représentation des connaissances
Localisation : Paris – Sorbonne Université/CNRS, campus Jussieu – LIP6
Durée : 6 mois – 589 euros net mensuel
Envoyer (CV, LM) à : cedric.herpson@lip6.fr
Poursuite en thèse possible sous réserve de financement

Contexte

Ces travaux s’inscrivent dans le cadre de recherches sur l’autonomie à long terme (mois, années) d’une entité artificielle.… En lire plus...

Mots-clés: Adaptation dynamique; Autonomie; lifelong learning; représentation des connaissances; robutesse
Établissement: LIP6
75252 Paris
Site Web: https://www.lip6.fr/Cedric.Herpson
Date de début souhaitée: 01/02/2022
Langues obligatoires: Anglais; Français
Niveau: Bac +5
Durée: 6 mois
Indemnité: 589€ mensuel + indemnité transports
Informations de contact: Cédric Herpson - cedric.herpson@lip6.fr

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