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IA explicable à base de compilation de connaissances – EXPEKCTATION
Le projet EXPEKCTATION concerne le développement d’approches pour un apprentissage automatique interprétable et robuste, en utilisant la compilation de connaissances : nous recherchons des techniques
Intelligence Artificielle Verte – GrAI
Ces dernières années, l'intelligence artificielle (IA) s’est de plus en plus installée dans notre vie quotidienne. Cependant, l'IA telle que actuellement développée par la plupart des acteurs majeurs
Inférence statistique, méthodes numériques et Intelligence Artificielle – SCAI
Le facteur clé du récent boom de l'IA est l'émergence de l'apprentissage profond (DL). Le succès de ces méthodes - en particulier pour l'apprentissage supervisé - est étonnant. Mais les limites et les
TopAI : Analyse Topologique des Données pour l'apprentissage et l'IA – TopAI
Le projet TopAI a pour objectif de mettre en place et de pérenniser une équipe et une activité de recherche de premier plan autour des méthodes géométrique et topologiques en apprentissage statistique
Approches statistiquement et computationnellement efficicaces pour l'intelligence artificielle – BISCOTTE
Avec l'énorme quantité de données impliquées dans l'entraînement d'un système d'apprentissage machine, ainsi que la tendance à pousser l'intelligence artificielle vers les appareils mobiles et les sys
Apprentissage machine/profond pour données hétérogènes à grande échelle – AML-HELAS
Le professeur M. Vazirgiannis est impliqué dans la recherche en science des données depuis les années 90. Il a travaillé dans différents domaines de cette science tout en maintenant un impact scientif
HUmain-MAchine : Affectivité, INteraction et Ethique – HUMAAINE
Résumé: Les nouveaux usages des robots sociaux affectifs, des agents conversationnels et des systèmes dits «intelligents», dans des domaines aussi divers que la santé, l'éducation ou les transports, r
Deep Learning pour les processus physiques. Application aux sciences du systèmes terrestre – DL4CLIM
Motivations et programme scientifique : le projet cible le développement de méthodes de Deep Learning pour la modélisation de processus physiques. Le domaine d'application est l'environnement et le cl
DEEP-VISION – DEEP-VISION
Ce projet de Chaire IA est porté par Frédéric Jurie. Frédéric Jurie est professeur des universités (PRCE) à l'Université de Caen Normandie, après avoir été chercheur au CNRS de 1994 à 2004 à l'UMR LAS
Physics-Informed AI for Observation-driven Ocean AnalytiX – OceaniX
Couvrant plus de 70% de la surface de la terre, les océans jouent un rôle clé dans la régulation du climat de la Terre et pour nos sociétés (eg, ressources marines et activités maritime). Malgré le dé