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.

Interactive Machine Teaching for Social Agents

Context:
In this work we focus on machine teaching [Zhu2018], which is the inverse problem of machine learning. Machine teaching studies the interaction between a teacher and a learner. Given a learning model and a target, the teacher aims to find an optimal set of training examples for the learner. In such a setting, the teacher selects a set of training examples based on previous learner performances. Machine teaching has been developed and applied in several contexts including education and adversarial settings (e.g., attacks).

Thématiques: 
Robotique
Systèmes Multi-Agents

Interaction Humain Agent : Dynamique des groupes d'agents virtuels

Le laboratoire LTCI de l'école Télécom Paris (Institut Polytechnique de Paris, Palaiseau) ainsi que le LIMSI-CNRS (Université Paris-Saclay, Orsay) proposent un stage de niveau M2 en Informatique Affective / IHM dans le domaine des interactions humains agents.

Thématiques: 
Jeux sérieux
Systèmes Multi-Agents

IA embarquée pour l'interprétation sémantique d'un modèle d'environnement probabiliste

Le CEA Grenoble propose une offre de stage master 2 + thèse, sur l’utilisation de l’IA pour l’interprétation sémantique de grille d’occupation (contexte du véhicule autonome).

Idéalement, le stage débuterait en Février 2020, et la thèse en Octobre 2020.

Thématiques: 
Aide à la Décision
Recherche Opérationnelle

"General Game Playing" et Raisonnement stratégique limité

L'équipe LILaC de l'IRIT propose un stage de Master d'une durée de 5-6 mois à partir de février 2020. Ce stage a pour objet de construire un joueur pour le challenge "General Game Playing" et mettant en œuvre un volet "Raisonnement Stratégique".

mots clefs
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General Game Playing, Game Description Logic, Logique ATL, Model Checking, Rationalité limitée

https://www.irit.fr/~Laurent.Perrussel/agape/masterBoundedATL2020.pdf

Thématiques: 
Jeux sérieux
Jeux Vidéos
Recherche Opérationnelle
Systèmes Multi-Agents

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