Apprenti en traitement de données H/F

il y a 1 semaine


Sophia Antipolis, Provence-Alpes-Côte d'Azur, France CNRS Temps plein
Doctorant en Modèles attentionnels pour les données événementielles (H/F)
Cette offre est disponible dans les langues suivantes :

Informations générales
Intitulé de l'offre : Doctorant en Modèles attentionnels pour les données événementielles (H/F)
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Section(s) CN : Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues

Description du sujet de thèse
La mission principale de ce sujet de thèse est de concevoir et de mettre en œuvre des modèles d'attention cognitive pour la vision par ordinateur adaptés aux données événementielles.
L'attention cognitive désigne le traitement sélectif des informations sensorielles par le cerveau en fonction de leur pertinence et de leur importance pour la tâche ou l'objectif en cours. Elle implique la capacité de concentrer son attention sur des aspects spécifiques de l'environnement tout en filtrant les informations non pertinentes ou distrayantes. La deuxième étape consistera à concevoir une architecture attentionnelle pour les données événementielles qui permettra de se concentrer sélectivement sur les régions pertinentes tout en ignorant les parties non pertinentes, ce qui dépendra de la tâche ciblée (par exemple, segmentation, suivi d'objets, évitement d'obstacles, etc.) Le modèle sera basé soit sur des réseaux profonds standard, soit sur des réseaux de neurones impulsionnels, sur la base de travaux antérieurs de l'équipe d'accueil. Cette sélection de régions se traduira par une utilisation moindre de données et par des modèles plus petits (système frugal).
Dans un troisième temps, nous évaluerons l'impact du mécanisme d'attention sur les performances générales d'un système embarqué de vision par ordinateur. Cette proposition s'inscrit dans le cadre d'un projet collaboratif international cofinancé par l'ANR et la NSF Suisse : le projet NAMED (Neuromorphic Attention Models for Event Data) qui a débuté le 1er février 2024. L'un des principaux défis dans ce domaine consiste à développer des systèmes de vision intelligents capables de traiter efficacement de grandes quantités de données visuelles tout en conservant une précision et une fiabilité élevées.
Le travail sera effectué dans le cadre d'un projet ANR en partenariat avec l'Université de Lille et l'ETZ Zürich. Cela impliquera de travailler en équipe et de se déplacer pour des réunions de projet ou des colloques, en France, en Suisse, et à l'international.
Informations complémentaires
Des compétences en programmation en Python/C++ sont attendues, ainsi qu'un intérêt pour la recherche, l'apprentissage automatique, la bio-inspiration, l'électronique et les neurosciences.
Niveau d'études souhaité : Master en Informatique ou Apprentissage automatique ou Vision par ordinateur (Bac+5).

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