Doctorant en Apprentissage Automatique
il y a 5 jours
Cette offre est disponible dans les langues suivantes:
- Français
- Anglais
Date Limite Candidature : mercredi 17 juillet 2024 23:59:00 heure de Paris
**Informations générales**:
**Intitulé de l'offre **:Doctorant en Apprentissage automatique décentralisé (H/F)**
Référence : UMR7271-VIVROS-064
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : VALBONNE
Date de publication : mercredi 26 juin 2024
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
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2135,00 € mensuel
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**:
En proposant une famille d'approches d'apprentissage décentralisées capables de gérer des environnements statistiques hétérogènes et des environnements d'acquisition de données hétérogènes, la thèse vise à faire progresser l'état de l'art en matière d'apprentissage automatique décentralisé. Les approches développées permettront un apprentissage efficace et adaptatif dans des environnements dynamiques tout en relevant les défis de l'hétérogénéité des données. En outre, les analyses et les expériences menées tout au long de la thèse fourniront des informations précieuses sur le comportement et la performance des méthodes d'apprentissage décentralisées, contribuant ainsi à une meilleure compréhension de l'apprentissage automatique dans des environnements distribués.
Contrairement aux approches traditionnelles d'apprentissage fédéré qui fonctionnent sur l'hypothèse d'un ensemble fixe de clients avec des ensembles de données locales statiques, la thèse reconnaît la nature dynamique de la collecte de données dans les environnements distribués modernes. Ici, les appareils collectent continuellement des données et les modèles de génération de données sous-jacents évoluent au fil du temps. Par conséquent, les solutions proposées doivent s'adapter à ces conditions dynamiques et apprendre continuellement à partir de données en continu.
**Contexte de travail**:
- Le/la doctorant(e) sera membre du projet CEDRO, financé par l'ANR JCJC, au sein de l'équipe principale impliquée dans cette thèse : MediaCoding. Cette équipe est membre du pôle SIS du laboratoire i3S (CNRS, Université Côte d'Azur).
- Le/la doctorant(e) bénéficiera d'un environnement scientifique riche et pourra acquérir une formation solide sur les résultats les plus récents en apprentissage automatique décentralisé (traitement du signal et optimisation stochastique. Il/elle sera principalement supervisé(e) par:
- Roula Nassif, maître de conférences dans l'équipe MediaCoding du laboratoire i3S.
Ce poste est entièrement financé par le projet ANR CEDRO. Le contrat doctoral débutera en 2024, pour une durée de 3 ans. Le lieu de travail de l'étudiant sera le laboratoire i3S (où se trouve l'équipe MediaCoding), dans la technopole de Sophia Antipolis, sur la Côte d'Azur.
- Compétences:
- doit être un(e) étudiant(e) diplômé(e) en génie électrique ou informatique ou télécommunication, en mathématiques appliquées, ou en informatique;
- doit avoir de solides connaissances en apprentissage automatique ainsi que de bonnes connaissances en traitement du signal, en algèbre linéaire, en problèmes inverses (régularisation) et en optimisation;
- doit avoir une bonne expérience de programmation (Matlab ou Python) ;
- doit avoir un bon niveau d'anglais écrit/parlé.
Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.**Contraintes et risques**:
Aucune
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