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 using complex hardware setups or a high number of hours of manual work by artists.En lire plus...

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.En lire plus...

Apprentissage par renforcement : application à la préparation de données

Les détails de l’offre sont accessibles à cette adresse : https://jobs.lever.co/talend/43a98f0e-1af0-4d12-baa7-04103af7b075

 

Les méthodes d’apprentissage par renforcement ont été développées depuis plusieurs décennies par plusieurs communautés distinctes, allant de l’intelligence artificielle, de la statistique ou encore de la psychologie ou des neurosciences. L’apprentissage par renforcement consiste à entraîner des agents à interagir avec leur environnement.
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Stage en Informatique – Deep Learning

Morphin développe une technologie permettant de créer son avatar 3D réaliste à partir d’un
selfie et de le mettre en scène dans des vidéos au sein d’une application.
Soutenue par des investisseurs de premier plan, la startup a développé des compétences
uniques en vision par ordinateur, apprentissage automatique et génération d’images par
réseaux de neurones.… En lire plus...

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.… En lire plus...

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.

 

Cursus de formation

 

Nous allons ouvrir un cursus PRF « les métiers de la donnée Big Data et de l’intelligence artificielle » financé par la région Occitanie, de 30 Septembre 2019 au 08 Juillet 2020.

Nous restant quelques places de disponibles, nous souhaiterions permettre à des candidats d’acquérir un socle de compétences significatif dans un domaine d’avenir, qui recrute dans la région.… En lire plus...

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.… En lire plus...

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].… En lire plus...

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.En lire plus...