Stage de Recherche de Fin D'études
il y a 1 jour
En particulier, vous rejoindrez l'équipe **Bench to Knowledge and Beyond** du département Systèmes et Données du laboratoire avec des experts en bio-informatique, en modélisation et en visualisation de données ainsi qu'en apprentissage automatique. Les recherches y sont transdisciplinaires et se font en collaboration avec les experts des données manipulées (par ex. santé, biologie, SHS, humanités numériques, ville intelligente, etc) dans l’objectif ultime de fournir à leurs communautés des solutions technologiques.
- Contexte et sujet:
Dans le cadre du projet _ANR DeepECG4U_, nous nous intéressons au diagnostic de maladies cardiovasculaires à partir d'électrocardiogrammes de patients. Un outil de prédiction basé sur un réseau de neurones convolutif a été développé [1]. Cependant, l'un des verrous majeurs empêchant son déploiement est son manque d'**interprétation**. En effet, les réseaux de neurones sont considérés comme des « boîtes noires », dans lesquelles les données des patients sont injectées en entrée, puis une prédiction est calculée en sortie sans aucune explication. Il y a donc un réel besoin de rendre les modèles d'apprentissage profond plus explicables afin de s'assurer que le modèle se base sur des représentations fiables des patients et non pas sur des artéfacts. Sans explications des prédictions, les médecins ne peuvent pas faire confiance au modèle quelles que soient ses performances.
Ainsi, par ce stage, nous souhaitons explorer une nouvelle approche dite **ante-hoc** [3] permettant de construire un **modèle auto-explicable**, en le forçant à intégrer des concepts médicaux utilisés par les médecins sans passer par une méthode tierce. Le modèle sera ainsi capable de retourner des explications *ayant du sens aux médecins* au travers des concepts utilisés.
Ce stage est le fruit d'une **collaboration** entre différents laboratoires de recherche : LaBRI (33), IBISC (91) et UMMISCO (93). Ce stage aura lieu physiquement au LaBRI sur le campus de Peixotto de l'Université de Bordeaux.
- Déroulement du stage:
- Lecture et synthèse de l’état de l’art scientifique du domaine
- Programmation de la solution proposée en Python / PyTorch de préférence
- Test et évaluation sur des jeux de données publiques et privés
- Rédaction d’un article scientifique si les résultats sont concluants
- Le profil que nous recherchons:
- Master 2 ou dernière année d’école d’ingénieur en informatique ou mathématiques appliquées
- De solides compétences en apprentissage profond sur une diversité d’architectures et de problématiques appliqués aux données (signaux, images, texte, etc.)
- Connaissances des librairies de machine learning (Scikit-learn) et de deep learning (PyTorch)
- Si possible un goût et une expérience sur les problématiques méthodologiques liés à la santé ou génomique.
- Motivé par la recherche scientifique
- Travail en équipe, communication et créativité
Références:
Type d'emploi : Stage
Salaire : 600,00€ par mois
Avantages:
- Horaires flexibles
Exigences linguistiques flexibles:
- Français non requis
Programmation:
- Du lundi au vendredi
- Horaires flexibles
- Travail en journée
Formation:
- Bac +5 (Master / MBA) (Optionnel)
Lieu du poste : Télétravail hybride (33405 Talence)
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il y a 3 jours
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