Aide à la Décision

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.

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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.

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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.

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Robotique
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.

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Recherche Opérationnelle

Stage à XXII (TwentyTwo)

Stage en Intelligence Artificielle et vision par ordinateur
http://smrtr.io/Zsfr

Stage en intelligence artificielle et vision par ordinateur - Tracking et Calibration automatique
http://smrtr.io/ZtT5

Stage en intelligence artificielle et vision par ordinateur - Reconnaissance de squelettes et apprentissage de comportements
http://smrtr.io/ZsxV

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Jeux sérieux
Jeux Vidéos
Recherche Opérationnelle
Robotique
Systèmes Multi-Agents

Elyas Conseil

Le profil des étudiants de votre Master _ANDROIDE _nous intéresse
tout particulièrement au vu des sujets que nous traitons qui se
rapportent à l’intelligence artificielle, l’électronique, à
l’internet des objets, aux télécoms et à l’informatique de manière
plus générale.

Nous recherchons actuellement un ou deux stagiaires pour une durée de
6 mois avec possibilité de poursuivre par une embauche en CDI et nous
pensons que cela pourrait intéresser vos étudiants terminant leur
cursus cette année.

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Robotique
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Apprentissage automatique et aide multicritère à la décision

omparaison théorique et expérimentale des techniques d'apprentissage supervisées (comme la régression ordinale) et des méthodes d'elicitation des préférences de l'Aide Multicritère à la Décision pour des problèmes de classification ordonnées.

On appréciera des connaissances en Python et en programmation linéaire (ce dernier n'étant pas obligatoire).

Lieu du stage :Lamsade, Université Paris Dauphine

Durée : 6 mois (de préférence à partir de mars ou avril 2019)

Contactes :

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