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.… En lire plus...
Mots-clés
Apprentissage profond; EMF; Ingénierie dirigée par les modèles; Transformations de modèles
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
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.… En lire plus...
Mots-clés
apprentissage par renforcement; intelligence artificielle hybride; moteurs d'inférence
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.
This work is part of a collaboration between computer scientists from I3S, University of Nice Sophia Antipolis and economists from SKEMA Business School. It entails the development of a forward-looking cognitive agent model in order to study the spontaneous emergence of money, with potential applications to cryptocurrencies. The main educational objecting of the internship is the implementation of the cutting edge artificial intelligence techniques for modeling decision-making of economic agents in complex environments.… En lire plus...
L’attractivité des systèmes de drones pour répondre aux nouveaux besoins opérationnels comme le transport autonome de colis ou la surveillance d’infrastructures est aujourd’hui incontestable. Néanmoins, l’intégration de ces systèmes dans l’espace aérien pose de nouveaux défis notamment du point de vue de la sécurité comme le montrent les travaux [1] et [2].… En lire plus...
Mots-clés
Drone; Méthodes formelles; Model-checking; SAT; Sureté de fonctionnement
Les missions de l’Institut national de l’audiovisuel (Ina) consistent à archiver et à valoriser la mémoire audiovisuelle française (radio, télévision et web média). A ce jour, plus de 17 millions d’heures de documents issus de la télévision et de la radio sont conservées.
La diversité de ces collections offre un terrain d’expérimentation particulièrement riche pour les humanités numériques.
Price Observatory est une société de veille tarifaire automatisée basée à Montpellier proposant à ses clients des solutions d’analyse de prix et de concurrence. Elle s’intéresse tout particulièrement à l’étude du positionnement des produits de ses clients vis-à-vis d’offres concurrentes de manière à optimiser la définition de stratégies commerciales sur des marchés identifiés.… En lire plus...
Mots-clés
apprentissage automatique; images; incertitude; Science des données; traitement automatique de langue
Compétences requises :
• Forte autonomie en programmation Python ou R, et Java ou C++. Une connaissance du
langage PhP serait aussi appréciée mais ne constitue pas un prérequis.
• Bon niveau en Mathématiques (e.g., Statistiques, Algèbre linéaire) et en Algorithmique.
• Connaissances générales en apprentissage automatique (supervisé et non supervisé).
• Connaissances élémentaires en bases de données (création, requêtes SQL, etc)
• Maîtrise des processus qualité associés aux développements logiciels en entreprise -
gestionnaire de version, (GIT), tests unitaire, rédaction de spécifications et documentations
techniques, etc.
• Capacité à travailler en équipe.
Sur les éoliennes des paramètres issus de capteurs permettent de réguler et de surveiller le fonctionnement des différents composants de l’installation et sont historisés dans des entrepôts de données.… En lire plus...
Mots-clés
extraction de connaissaces; ingénierie des connaissances; tal; traitement automatique de langue; web sémantique
Votre mission, si vous l’acceptez, sera de donner la parole à nos chatbots :
convertir en texte les messages émis vocalement par l’utilisateur vers le chatbot
convertir en voix les messages émis par le chatbot vers l’utilisateur
Nous vous confierons la conduite des 4 étapes de ce projet voicebot :
Étude des solutions de reconnaissance et de synthèse vocales et leurs modes d’intégration
Définition de la stratégie d’intégration dans notre solution Chatbot by Synapse
Expérimentations
Industrialisation dans notre solution
Vous aurez notamment l’opportunité d’étudier différentes solutions de reconnaissance vocale : reconnaissances vocales des navigateurs HTML5, des terminaux mobiles, plates-formes vocales type Alexa, Google Home, etc.… En lire plus...
Dans le contexte du projet DECADE (Découverte et exploitation des connaissances pour l’aide à la décision en chimie thérapeutique), l’équipe CoDaG du laboratoire GREYC de l’université Caen Normandie offre un stage de recherche pour des masters 2ème année ou équivalent.
* Contexte *
Le criblage à haut débit est devenu un processus incontournable pour trouver des molécules prometteuses (i.e.… En lire plus...
