Stage

La responsable des stages est Safia Kedad-Sidhoum.
La durée des stages est de 5 mois minimum et 6 mois maximum. Les soutenances auront lieu cette année en Septembre.
Propositions de stages de M2.

Actemium Paris Transport (Vinci Energies)

notre entreprise Actemium Paris Transport (Vinci Energies) située à Nanterre recherche des stagiaires de niveau Master 2 à partir de janvier 2020 et ce pour une durée de 6 mois minimum.

Une offre de stage avec pour mission "Mettre en œuvre l'outil Docker sur le segment Smart City" est notamment disponible ici :
https://emplois.vinci-energies.com/emploi/ile-de-france/stage-developpeu...

Offres de stage au sein du Service de Robotique Interactive du CEA LIST

Veuillez-trouver ci-joint une offre pour plusieurs stages de fin d'étude que nous proposons au sein du Service de Robotique Interactive du CEA LIST.

L'offre est également disponible sur le portail du CEA :

https://www.emploi.cea.fr/offre-de-emploi/emploi-stages-en-robotique-dev...

Thématiques: 
Robotique

Machine learning & causalité

La recherche récente dans le domaine de l’explicabilité dans l’apprentissage machine, a produit des frameworks comme SHAP qui fournissent des explications localement additives, permettant d’analyser facilement la relation entre la variation des variables d’observations et celle de la cible. Cependant peu de variables sont réellement actionnables, et certaines variables sont des conséquences d’autres variables, qui peuvent être absentes du jeu de données.

Thématiques: 
Aide à la Décision
Recherche Opérationnelle

Jeux stochastiques à grande dimension

Les jeux stochastiques sont une généralisation des modèles de jeux statiques qui permettent de représenter un grand nombre de situations : en économie, en sécurité des réseaux, en partage de ressources ou encore en modélisation de systèmes multi agents. En effet, ils permettent de modéliser finement les interactions entre les agents (les joueurs) au cours du temps dans un environnement qui évolue aléatoirement. Ce type de jeu se déroule en plusieurs étapes durant lesquelles l'état du système varie suivant les actions des agents et de l'environnement probabiliste.

Thématiques: 
Aide à la Décision
Recherche Opérationnelle

Social learning for collaborative robots in manufacturing situations

Context:
Most collaborative robots will be dropped in human environment where they will have to accomplish missions. They will be engaged in interaction with human individuals concerned by these missions. Optimizing and personalizing robot behaviors in such situations will require having a detailed perception of psychological and emotional features of human co-workers as well as mechanisms of mutual adaptation.

Thématiques: 
Aide à la Décision
Robotique
Systèmes Multi-Agents

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