Stage de 6 Mois en Ia: Projet Staac Vision

il y a 7 jours

BoulogneBillancourt, France AUDENSIEL Temps plein

**Stage : Optimisation des hyperparamètres et du choix des modèles de Deep Learning pour la classification d'images à l'aide de l'IA explicable (XAI) et des grands modèles de langage (LLMs)**

**À propos du poste**

**En cohérence avec l'offre précédente du projet,** cette partie se concentrera sur l'optimisation des hyperparamètres des modèles d'apprentissage profond (nombre de neurones, profondeur du réseau, fonction d’activation, etc.) en s’appuyant sur les techniques de l'IA explicable (XAI) et le raisonnement des LLMs.

L'objectif de ce stage est d'exploiter des approches d'IA explicable, telles que l'explication contrefactuelle, SHAP et LIME, afin de : 1) justifier le choix des hyperparamètres et des modèles ; 2) tirer parti du raisonnement des LLMs pour prédire les configurations optimales de modèles et d'hyperparamètres, indépendamment du jeu de données utilisé.

**Responsabilités**
- **Construction d’une base de connaissances des hyperparamètres optimaux et les explicatins derrières**:

- Collecter des hyperparamètres optimaux pour plusieurs modèles de classification (CNN, ResNet, EfficientNet, etc.) sur différents datasets d’images.
- Appliquer des techniques de l'IA explicable XIA sur les modèles, pour expliquer le raisonnement derrière le choix des hyperparamètres.
- Exploiter des LLMs pour analyser et résumer les configurations optimales et les explications fournies par les XAI en fonction des caractéristiques des jeux de données (taille, complexité, déséquilibre des classes).
- **Exploration et analyse des tendances**:

- Étudier les corrélations entre les caractéristiques des datasets et les choix d’hyperparamètres (nombre de neurones, couches, fonctions d’activation, etc.) et les explications fourniees par les techniques XAI.
- Automatiser l’extraction des tendances via des modèles d’apprentissage supervisé et non supervisé.
- **Développement d’un outil prédictif one-shot**:

- Implémenter un modèle capable de prédire/raisonner sur les hyperparamètres optimaux sans passer par une phase d’optimisation itérative classique.
- Expérimenter des approches basées sur l’apprentissage par transfert ou le méta-apprentissage pour proposer directement des configurations optimales (sans passer par l'XAI).
- Développer une interface interactive exploitant un LLM pour expliquer et affiner les suggestions d’hyperparamètres.

**Profil recherché**
- Connaissances en Deep Learning et optimisation des hyperparamètres (Grid Search, Bayesian Optimization, Algorithmes Génétiques).
- Expérience avec des frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch)
- Compétences en NLP pour exploiter les LLMs dans l’extraction et l’analyse des tendances.
- Des notions sur l'IA explicable XAI (souhaitable).

Si vous êtes motivé(e) par les défis techniques et l’innovation, rejoignez-nous

Type d'emploi : Stage
Durée du contrat : 6 mois

Rémunération : 670,00€ à 850,00€ par mois

Exigences linguistiques flexibles:

- Français non requis

Horaires:

- Du lundi au vendredi

Lieu du poste : Télétravail hybride (92100 Boulogne-Billancourt)

Date de début prévue : 03/03/2025

  • Stage de 6 Mois en Ia: Projet Staac

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    Boulogne-Billancourt, France AUDENSIEL Temps plein

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