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Apprentissage profond pour imagerie computationnelle avec nouvelles modalités d'images – DeepCIM
d’images, vision par ordinateur et apprentissage ou intelligence artificielle. Il porte sur la conception de
Apprentissage profond informé par l'acoustique pour le traitement de la parole dans les antennes de microphones distribuées – AWESOME
systèmes de visioconférence et les enceintes intelligentes, tout en améliorant la compréhension scientifique
Apprentissage profond et caractérisation de peptides pour le contrôle de la nutrition des plantes – DeepPep
développerons un modèle d'apprentissage profond (Intelligence Artificielle [IA]) ayant pour ambition de prédire
Apprentissage profond Distribué pour la classification de données Multimodales, Incertaines et Rares en ophtalmologiE – ADMIRE
L’intelligence artificielle en santé, et en ophtalmologie en particulier, a connu d’importants succès [...] souhaitent à l’enrichissement progressif de l’intelligence artificielle (IA). Outre une analyse rétrospective [...] d’entraînement. Cela pose également des problèmes d’intelligence artificielle. Il faut ainsi pouvoir gérer des
Apprentissage par renforcement neuro-incrémental à partir de préférences humaines – NeuRL
Dans un avenir proche, les agents intelligents seront omniprésents dans notre vie quotidienne, remplaçant [...] tâche. Par contraste, nous espérons que l'agent intelligent du futur résoudra ces problèmes de décision à
Apprentissage neuro-computationnel de la lecture – ANCL
des neurosciences computationnelles et de l'intelligence artificielle, pour élaborer un modèle neur
Apprentissage machine/profond pour données hétérogènes à grande échelle – AML-HELAS
France, lancer de grandes infrastructures pour l'intelligence artificielle visant à la création de corpus
Apprentissage faiblement supervisé et modèles profonds efficaces déployés sur un ROV pour la détection et la classification des objets sous-marins – ROV-Chasseur
nous nous intéressons à développer un ROV-engin intelligent permettant de détecter et classifier efficacement [...] de surmonter des défis de conception d'un ROV intelligent pour des tâches de reconnaissance dans un milieu
Apprentissage et résolution de modèles graphiques discrets à l'aide de la fouille de données et du Deep Learning – GMLaS
Ces dernières années, l'apprentissage automatique (ML) et de la fouille de données (DM) ont connu d'énormes progrès, devenant une technologie omniprésente dans un large éventail d'applications. L'hybridation du DM, du ML et du Deep Learning avec le raisonnement par contraintes et l'optimisation constitue l'un des défis majeurs de l'IA. Notre proposition explore ce défi dans un cadre de raisonnement/optimisation discret et son solveur associé : les modèles graphiques et le solveur toulbar2.
Apprentissage et raisonnement pour la décision optimale selon des informations numériques et symboliques – LARDONS
Le projet vise à concevoir des modèles et méthodes innovantes et fondamentales pour permettre à des agents autonomes (robots mobiles, assistants logiciels personnels, etc.) d'apprendre et d'agir en utilisant tous types d'informations. Nous visons particulièrement : les informations numériques, comme des statistiques ou des probabilités modélisant les effecteurs et les capteurs, et les informations symboliques, comme les normes, obligations, contraintes, etc. typiquement fournies par l'humain.
