There is a large number of publicly available learning resources. To combine these resources and create potential coherent sequences to achieve a specific learning goal is a challenging task for educators. Identifying resources to complete or complement an existing course also requires a considerable effort. At the same time, teachers and professors are confronted with the task of creating online courses within a very short time, in particular during the Covid sanitary crisis.… En lire plus...
Le(La) candidat(e) doctorant(e) établira un état de l’art des approches intelligence artificielle pour la détection et la reconnaissance des émotions au moyen des modalités de type facial, vocal et textuel. Il proposera des méthodes/algorithmes originales de fusion en amont et/ou en aval des différentes sources d’expression des émotions, avec des métriques de performances et d’utilisabilités.… En lire plus...
Mots-clés
apprentissage artificiel; Apprentissage profond; Données multi sources; incertitude; réduction de dimensions; Suivi médical
BAC+5 en Informatique, Mathématiques appliquées ou équivalent.
Compétences scientifiques en Apprentissage artificiel, Statistiques, Données hétérogènes et incertaines, Apprentissage profond ;
Capacité d’analyse et de synthèse ;
Savoir communiquer et partager au sein d’une équipe de recherche et développement
International Conference on Machine learning and Cloud Computing (MLCL 2020)
June 20~21, 2020, Dubai, UAE
https://csita2020.org/mlcl/index.html
Scope
International Conference on Machine learning and Cloud Computing (MLCL 2020) will provide an excellent international forum for sharing knowledge and results in theory, methodology and applications of on Machine Learning & Cloud computing. The aim of the conference is to provide a platform to the researchers and practitioners from both academia as well as industry to meet and share cutting-edge development in the field.… En lire plus...
CIFRE grant: Geometric change detection in 3D models, model update and application to mixed reality experiences
This PhD will be carried out over three years in the context of a collaboration (CIFRE grant) between InterDigital Research & Innovation, located in Rennes, France, and the academic research lab Ambiances Architectures Urbanités (AAU), located in Nantes, France, and under the supervision of Prof.… En lire plus...
La coordination locale entre agents ou robots permet de gérer, en temps réel, l’évitement de collision et plus généralement le déploiement dans un environnement contraint. Au sein d’une flotte de robots, la coordination locale permet de distribuer le contrôle et la prise de décision, en bénéficiant d’un fort degré de robustesse (due à la décentralisation) et d’adaptation (reconfiguration locale rapide de la flotte).… En lire plus...
Le/la candidat/e disposera d’un niveau Master 2 ou équivalent, en informatique, IA ou robotique. Une expérience en modélisation/simulation de systèmes distribués ou en expérimentation robotique/réseaux sera un plus.
Informations de contact
Contacter par courrier électronique Olivier Simonin (olivier.simonin@insa-lyon.fr) ou Isabelle Guerin-Lassous (isabelle.guerin-lassous@ens-lyon.fr)
Dans de nombreux domaines civils ou militaires, il est envisagé de confier à des agents
autonomes ou des robots des tâches réalisées habituellement par des personnes : robots
d’assistance au soin de personnes en situation de fragilité, véhicules autonomes, drones de
combat… Lorsqu’un robot est confronté à une situation où des choix sont envisageables entre
plusieurs actions, son comportement est géré par des logiciels conçus pour lui faire calculer une
décision.… En lire plus...
Mots-clés
agregation de jugements; Aide à la décision; argumentation; dilemmes moraux; éthique
L’accroissement du nombre de programmes audiovisuels à archiver impose de nouvelles contraintes de productivité sur la documentation. Le développement d’outils automatiques et semi-automatiques pour assister le travail des documentalistes est désormais indispensable pour exploiter au mieux la très grande quantité d’informations disponibles. Ces dernières années, sont ainsi apparues des techniques d’indexation et d’analyse de contenu visuel ou sonore, permettant la modélisation d’information de haut niveau, comme par exemple : des visages, des locuteurs, des monuments, des logos, des décors, des noms de chansons, etc.… En lire plus...
Mots-clés
Apprentissage actif/par curiosité; big data; deep learning
Diplôme : Master 2 en informatique ou école d’ingénieur.
De bonnes connaissances et une pratique en Computer Vision et/ou Machine Learning, ainsi que la maîtrise de la programmation Python ou C++
The National University of Singapore (NUS), Department of Statistics & Applied Probability (DSAP), has an opening for a creative and resourceful PhD candidate with strong deep-learning / machine-learning, programming (Python), and computational science skills. The selected candidate will develop novel methodologies to diagnose glaucoma, predict its evolution, and help understand the disease.
Excellent deep-learning / machine-learning / signal processing, programming (Python), and computational science skills are required. Excellent communication and English-writing skills are also required. No background in ophthalmology is required, however, the candidate will be expected to become knowledgeable in the field of glaucoma in order to interact with clinicians.
Le projet interdisciplinaire « Maintien à domicile des personnes âgées vulnérables : co-conception et développement technologique dans le cadre d’un laboratoire vivant » s’inscrit dans une initiative de grande envergure regroupant l’Université de Sherbrooke, l’Université de Montréal et l’Université du Québec à Chicoutimi. Il a cinq objectifs : O1) Identifier les facilitateurs et les obstacles au maintien à domicile des personnes atteintes de négligence de soi; O2) Développer un assistant cognitif ambiant personnalisable (ACAP) intégrant plusieurs orthèses cognitives; O3) Implanter l’ACAP au domicile de personnes âgées pour réduire ou éliminer les obstacles au maintien à domicile et favoriser leur autonomie; O4) Évaluer l’efficacité de l’ACAP déployé ; O5) Documenter le processus entourant l’implantation de l’ACAP.… En lire plus...
Mots-clés
Intelligence ambiante; programmation Android; Réseaux d'effecteurs; Réseaux de capteurs
