Financement pour une thèse Deep Learning et Neurosciences en Septembre 2019

Un financement de thèse en co-encadrement avec l’institut de NeuroSciences de la Timone sera ouvert en septembre 2019. Le sujet de la thèse porte sur l’utilisation de machine learning et de deep learning pour l’exploration du cerveau vocal, c’est à dire la caractérisation des différentes aires du cerveau dédiées au traitement de l’information vocale, et sur…

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Sujet de projet SISN – ECM 2A

Comparaison de stratégies d’apprentissage adversarial La stratégie d’apprentissage « adversarial » et les GANs (Generative Adversarial Networks) ont été proposés récemment dans le domaine des réseaux de neurones et du deep learning [Goodfellow et al., 2014]  pour la génération de données complexes et réelles, avec des résultats spectaculaires pour la génération d’images, de visages, de sons,  de…

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Financements de thèse CIFRE – ouverture septembre 2019

Des financements de thèse CIFRE sont possibles avec la société ATOS à Marseille sur les thématiques: Maintenance prédictive Détection de fraude aux certificats d’énergie Dans les deux cas il s’agit de développer des méthodes de Machine Learning et Deep Learning originales pour des problèmes et données réelles, en interaction avec la société ATOS et le…

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Sujets 2019 de TER et de stages M2 (IAAA et autres masters)

 Sujets de TER et de stages M2 Few shot generative models / Apprentissage de représentations binaires de classes Sujet de stage [Description] Sujet de TER associé Le zero shot learning vise apprendre  des classifieurs capables, une fois l’apprentissage réalisé sur des exemples de classes d’apprentissage, de classer des exemples dans des nouvelles classes sans  disposer d’exemples…

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Quelques sujets 2018

Des sujets de stages sont disponibles sur les thématiques suivantes. Les sujets sont modulables ** en stage long de M2 Recherche ** en stage long de fin d’études ingénieur (Ecole Centrale 3ème année) ** en stage court d’étudiants ingénieurs (Ecole Centrale Centrale 2ème année) Interprétation dans les réseaux de neurones. L’interprétabilité des modèles d’apprentissage et…

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