53 Offres de stage
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Clustering Ensemble sous Contraintes


Ce stage recherche est lié à un projet national InvolvD, financé par l’ANR (Agence National de la Recherche) débutant en Février 2021. Ce projet comporte aussi une bourse pour une thèse dont l’appel à candidature sera publié au Printemps 2021.

La classification non supervisée (clustering) a pour but de trouver des structures sous-jacentes présentes dans les données, comme par exemple une partition (clustering) des données en groupes.


Mots-clés
clustering; constraint programming; machine learning
Établissement
LABORATOIRE D'INFORMATIQUE FONDAMENTALE D'ORLÉANS (LIFO)
45067 ORLEANS  
Site Web
https://www.univ-orleans.fr/lifo/Members/vrain/
Date de début souhaitée
01/02/2021
Langues obligatoires
Anglais; Français
Niveau
Bac +5
Prérequis

Compétences en machine learning/data mining. Bonnes capacités en programmation. Des connaissances en Programmation par Contraintes seraient appréciées.

Durée
5-6 mois
Indemnité
env. 500€ par mois, selon les règles en vigueur
Date limite
30/05/2021
Informations de contact

Christel Vrain, christel.vrain@univ-orleans.fr

Stage M2 Imagerie – Informatique – Deep learning Phénotypage de plantules de légumineuses


 

Contexte

L’Institut de Recherche en Horticulture et Semences (IRHS) est une unité de recherche sous les tutelles de l’INRAe, de l’Institut Agro et de l’Université d’Angers qui mène des travaux autour de la biologie des produits horticoles (pommier, poirier, rosier, carotte, etc.) et la production de semences. Elle regroupe environ 230 personnes de profils divers : généticiens, sélectionneurs, phytopathologistes, physiologistes, biochimistes, modélisateurs, physiciens, statisticiens et bioinformaticiens.…


Établissement
Institut de Recherche en Horticulture et Semences
49070 Beaucouzé  
Langues obligatoires
Anglais; Français
Niveau
Bac +5
Prérequis

Plusieurs profils sont possibles : plutôt physique/optique, plutôt sciences des données ou plutôt informatique. Le candidat devra disposer de solides compétences en développement informatique (entre autres python) et / ou traitement d’images.
Un intérêt pour le développement d’outils à destination de biologistes et l’interaction étroite avec les utilisateurs est essentiel.

Durée
6 mois
Indemnité
Selon réglementation en vigueur (15 % du plafond horaire de la sécurité sociale)
Informations de contact

Julie Bourbeillon : julie.bourbeillon@agrocampus-ouest.fr
David Rousseau : david.rousseau@univ-angers.fr

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 aux règles classiques de prise en charge pourrait être remplacée avantageusement par une prise en charge individualisée.


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 amont des différentes ressources nécessaire à la production d’un train : réservation d’un sillon, affectation d’une rame, d’un agent de conduite, éventuellement d’agents à bord… Ce processus de planification ne protège toutefois pas d’éventuels écarts, même minimes, entre le réalisé et le planifié.


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 améliorer la qualité de vie, elles peuvent également créer de nouvelles contraintes pour lesquelles les villes doivent être préparées.…


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 Artificielle à l’université de Reims Champagne-Ardenne.

 …


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 auto-adaptation des comportements des entités. Ainsi, les approches d’apprentissage artificiel  (machine learning) permettent de traiter à la fois le traitement des données et la prise de
décision.…


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 durable.

Le biomimétisme étudie la nature pour l’imiter ou pour résoudre des problèmes humains [1,3].…


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, le support et la validation de transformations de modèles.

Ce stage vise à concevoir un système d’aide à la décision basé sur les réseaux de neurones.


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 et asynchrone). Pour ce faire, le laboratoire utilise
une technique issue de l’intelligence artificielle, l’inférence événementielle, au travers du moteur d’inférence Drools
Fusion.…


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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