Systèmes Multi-Agents

Data Science and Artificial Intelligence for Digitalized Industry and Services (9 stages!)

La chaire de Télécom Paris, "Data Science and Artificial Intelligence for Digitalized Industry and Services", propose neuf offres de stage de Master 2 recherche pour l'année 2020.
Le détail de chaque offre et les modalités de candidature sont à retrouver sur le site de la chaire :
https://datascienceandai.wp.imt.fr/fr/stages/

Thématiques: 
Aide à la Décision
Recherche Opérationnelle
Robotique
Systèmes Multi-Agents

Suivi de la direction du regard pendant la conduite de véhicule dans un environnement virtuel

Nous recherchons un(e) candidat(e) pour un stage de M2 recherche dans l'équipe IRA2 du laboratoire IBISC (Univ Evry, Université Paris Saclay) pour une durée de 6 mois (démarrage possible à partir de Février 2020). Une prolongation en thèse financée est possible pour un(e) excellent(e) candidat(e).
Le stage est intitulé « Suivi de la direction du regard pendant la conduite de véhicule dans un environnement virtuel ». Le sujet détaillé peut être consulté à cette adresse :

Thématiques: 
Robotique
Systèmes Multi-Agents

Stages à ALTEN: 5 stages à Paris et 9 stages à Rennes

Comme chaque année, ALTEN propose de nombreux stages

Cette entreprise a accueilli chaque année plusieurs stagaires ANDROIDE... certains y sont encore

Ils ont deux sites sur les sujets suivants
· Lab de Sèvres (Ile-de-France) :
o Data Science / Systèmes Physiques
o Intelligence Artificielle / Robotique
o Systèmes Embarqués
o Traitements d'images
o Modélisation et Simulation

· Lab de Rennes :
o Blockchain
o Cybersécurité
o Machine Learning
o Intelligence Artificielle

Thématiques: 
Aide à la Décision
Recherche Opérationnelle
Robotique
Systèmes Multi-Agents

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

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

Pages

User login