Doctorant en théorie de l'apprentissage automatique "Sur le rôle de la structure dans l'apprentissage des features"
il y a 1 semaine
Informations générales
Intitulé de l'offre : Doctorant en théorie de l'apprentissage automatique "Sur le rôle de la structure dans l'apprentissage des features" (H/F)
Référence : UMR8548-BRULOU-002
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : PARIS 05
Date de publication : mercredi 5 juin 2024
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 36 mois
Date d'embauche prévue : 1 octobre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel
Niveau d'études souhaité : Niveau 8 - (Doctorat)
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues
Missions
Au cours des dernières années, des percées majeures ont été réalisées dans le domaine de l'Intelligence Artificielle (IA). Les ordinateurs peuvent désormais comprendre le langage humain, transcrire des textes, reconnaître des motifs et même conduire des voitures. L'épine dorsale de ces développements est l'Apprentissage Automatique, le domaine qui traite de la manière dont les machines apprennent à partir des données. En effet, l'une des explications les plus courantes du succès des réseaux neuronaux profonds dans tant de tâches différentes est leur capacité à « s'adapter » aux données d'entraînement et à extraire les « features » les plus pertinentes pour le problème en question. Malgré cette croyance répandue, une formulation mathématique précise de ce que signifie réellement « apprentissage des features » fait largement défaut. Comprendre comment les réseaux neuronaux apprennent des représentations utiles à partir des données pendant l'entraînement, et comment cela leur permet de généraliser, est un défi théorique majeur avec un impact potentiel sur le développement d'algorithmes d'apprentissage plus efficaces.
{Ce projet concerne un aspect clé de ce problème : comment la structure des données d'entraînement impacte les représentations apprises par les réseaux neuronaux pendant l'entraînement.
Activités
Tache principale: recherche en théorie de l'aprentissage automatique.
Taches secondaires:
- Assister aux événements académiques organisés par le centre (par exemple, des séminaires).
- Présenter votre travail lors de conférences académiques.
- Aider à l'organisation d'événements académiques.
Compétences
Master en Physique Théorique et/ou Mathématiques
- Maîtrise de Python et des frameworks de ML tels que PyTorch
Contexte de travail
Le/la candidat(e) fera partie du Centre Science des Données à l'École Normale Supérieure de Paris, une initiative pluridisciplinaire regroupant des chercheurs des départements d'Informatique, de Mathématiques, de Sciences Cognitives et de Physique de l'ENS.
Contraintes et risques
Pas de contraintes particulières
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il y a 1 semaine
Paris, Île-de-France ELYSEES APPRENTISSAGE Temps plein**Formateur (H/F) BTS NDRC - RCAR -E6 - CFA Elysées Apprentissage**Le CFA Elysées Apprentissage s'agrandit et recherche des formateurs (H/F) en BTS NDRC, pour la matière professionnelle Relation client et animation réseaux (RCAR, épreuve E6)Les cours sont prévus le vendredi après-midi de 13h30 à 17h00.**Matières proposées**:→ RCAR, épreuve...
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Formateur Bts
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