Sujet De Thèse Deep Learning

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Monday, 10 June 2024

ABG-105444 10/05/2022 Sujet de Thèse Cifre

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En plus des applications utilisateurs transmettant des quanti... Mots clés: Réseaux informatiques, optimisation combinatoires, routage, véhicules autonomes Ref. Sujet de thèse deep learning apps. ABG-105654 17/05/2022 Sujet de Thèse Contrat doctoral Laboratoire des Sciences des Risques Thèse Aix en Provence avec des périodes sur Alès, Provence-Alpes-Côte d'Azur, France Contexte et problématique générale Les projets d'ingénierie sont sujets à de nombreuses dérives: coûts, délais… Ces dérives sont issues d'abord du manque d&rsquo... Informatique - Science de la donnée (stockage, sécurité, mesure, analyse) - Sciences de l'ingénieur Mots clés: Ingénierie Système, Model-Based Systems Engineering, Interopérabilité, Collaboration, Gestion des connaissances, Pilotage Ref. ABG-105659 17/05/2022 Sujet de Thèse Cifre Université de Bourgogne-Franche-Comté Thèse Montbéliard, Bourgogne-Franche-Comté, France Contexte scientifique Le handicap touche 12M de français, c'est une priorité française et régionale. En mai 2021, le gouvernement français a lancé les actions "Développer des so...

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Sciences de l'ingénieur - Energie - Mathématiques Mots clés: Mécanique des fluides, Modélisation numérique, calcul haute performance, LES, Hydroliennes Ref. ABG-104945 21/04/2022 Sujet de Thèse Contrat doctoral

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Par exemple, le modèle de compréhension du langage, qui est chargé de transposer du langage naturel (une phrase) en une représentation formelle (une analyse sémantique de ce qui est dit) est incapable de faire le chemin inverse, obligeant à l'apprentissage d'un autre modèle dit de « génération du langage ». De même, un modèle capable de traiter des réservations de restaurant est incapable de traiter des réservations d'un voyage, ce qui nécessite d'adapter des modèles pré-entrainés à chaque nouveau domaine. Ce manque de capacité à généraliser entre tâches ou domaines est un problème général majeur en traitement automatique des langues. Sujet de thèse deep learning principles. Objectif scientifique – résultats et verrous à lever L'objectif de la thèse est de proposer des solutions pour mutualiser le traitement de tâches de compréhension et génération du langage naturel. Il s'agira ainsi d'étudier la fusion progressive de diverses tâches mêlant langage naturel et langage(s) formel(s) de représentation ou manipulation de connaissances.

En utilisant cet émulateur, il sera alors possible de l'utiliser comme contournement dans un code d'inférence récemment développé. Cela permettra l'utilisation de statiques d'ordre élevé telles que la norme l1 de la transformée en ondelettes de la carte convergence pour contraindre les paramètres cosmologiques, la norme l1 étant qui une statistique extrêmement puissante (Ajani et al, 2021). La méthode sera d'abord appliquée sur le relevé CFIS, puis sur Euclid. References Barthelemy A., Codis S. and Bernardeau F., "Probability distribution function of the aperture mass field with large deviation theory", 2021, MNRAS, 503, 5204; V. Ajani, J. -L. 8 meilleurs sujets de recherche et de thèse en intelligence artificielle – Acervo Lima. Starck and V. Pettorino, "Starlet l1-norm for weak lensing cosmology", Astronomy and Astrophysics, 645, L11, 2021.

Le projet aura également une dimension transcognitive pour tenter d'explorer ce cadre en condition normale et pathologique. Sur le plan neuro-computationnel, nous utiliserons plusieurs méthodes d'analyse (machine learning non-supervisé, théorie de réseaux et deep learning) pour la fusion multimodale et développerons l'apprentissage par transfert dans le cadre de l'IA deep learning. Les biomarqueurs multimodaux (neuropsychologie, neuroimagerie fonctionnelle et anatomique) ont été acquis dans nos travaux précédents. Sujet de thèse | CREATIS. Contexte de travail Environnement de travail. Le travail de thèse sera réalisé au LPNC UMR CNRS 5105 () sous la direction de Monica Baciu () et une équipe coordinatrice composée de Sophie Achard LJK () et Martial Mermillod LPNC (). La/le doctorant(e) travaillera en équipe avec des chercheurs, ingénieurs, post-doctorants, doctorants et étudiants M2R. Il/elle interagira avec les chercheurs et spécialistes du programme Cerveau & Cognition de l'UGA IDEX. Il/elle sera inscrit(e) à l'école doctorale EDISCE dans la spécialité Sciences cognitives, Psychologie Cognitive et Neurocognition.