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dima:start [2021/04/20 12:10] – [Stages de recherche] edecencieredima:start [2021/12/03 16:42] – [Année scolaire 2021-2022] edecenciere
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-====== DIMA  ====== +====== Trimestre recherche DIMA  ======
  
  
 +[[https://cloud.mines-paristech.fr/index.php/s/7nKbpk7yPFtzQsP | Plaquette de présentation ]]
 ===== Responsables ===== ===== Responsables =====
  
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   * Centre de robotique (Fabien Moutarde)   * Centre de robotique (Fabien Moutarde)
   * Centre de recherche en informatique (Olivier Hermant)   * Centre de recherche en informatique (Olivier Hermant)
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 +===== Contexte, enjeux et objectifs =====
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 +L'exploitation des données occupe une place de plus en plus importante dans notre société, aussi bien au niveau professionnel que personnel. Ces données sont souvent complexes : texte, images, vidéos, génome, nuages de points, graphes, par exemple. Elles constituent la matière première des industries du numérique. L'extraction automatique d'information utile à partir de ces masses de données constitue un défi de taille.
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 +L'objectif de ce trimestre de recherche est de fournir aux élèves ingénieurs une première expérience en matière de recherche sur l'analyse automatique de données complexes. Les images et autres données structurées (graphes, arbres, séquences, etc.) seront au centre de ce travail. Les disciplines scientifiques concernées seront en particulier l'apprentissage automatique, l'analyse d'images, la robotique, la physique et la bio-informatique. Les étudiants auront l'occasion, en fonction des projets, d'utiliser les méthodes à noyaux, le deep learning ou la morphologie mathématique, entre autres. Les problèmes liés à l’optimisation de ces méthodes et à leur déploiement feront aussi partie de la thématique.
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 +Les domaines d'application seront très variés, allant de la conduite automatique à la santé en passant par le contrôle non destructif et la caractérisation de matériaux. Certains projets de recherche se déroulement dans le cadre de collaborations avec des partenaires industriels.
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 +===== Prérequis =====
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 +Tous les cours de tronc commun en mathématiques et informatique.
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 +Par ailleurs, les élèves intéressés par ce trimestre recherche devraient naturellement être aussi intéressés par les enseignements suivants du troisième semestre :
 +  * Apprentissage automatique (Fabien Moutarde, Chloé-Agathe Azencott)
 +  * Deep learning for image analysis (Etienne Decencière, Thomas Walter, Santiago Velasco) 
 +  * Analyse d’images (Beatriz Marcotegui)
 +  * Introduction à la génomique et la bioinformatique (Thomas Walter, Chloé-Agathe Azencott), pour les projets de recherche en bioinformatique
  
 ===== Année scolaire 2021-2022 ===== ===== Année scolaire 2021-2022 =====
  
 +Cours scientifique et formation à la recherche documentaire: du 21 février au 1er mars.
  
-En construction ...+Stage de recherche: du 2 mars au 29 avril. 
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 +Soutenance de stage: 28 et 29 avril.
 ===== Année scolaire 2020-2021 ===== ===== Année scolaire 2020-2021 =====
  
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 Remise des rapports: 7 mai. Remise des rapports: 7 mai.
  
-[[ https://cloud.mines-paristech.fr/index.php/s/pcvKoXkaYcnhUpk | Ce lien mène vers les descriptions complètes des stages de recherche.]] 
  
  
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-===== Contexte, enjeux et objectifs ===== 
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-L'exploitation des données occupe une place de plus en plus importante dans notre société, aussi bien au niveau professionnel que personnel. Ces données sont souvent complexes : texte, images, vidéos, génome, nuages de points, graphes, par exemple. Elles constituent la matière première des industries du numérique. L'extraction automatique d'information utile à partir de ces masses de données constitue un défi de taille. 
-L'objectif de ce trimestre de recherche est de fournir aux élèves ingénieurs une première expérience en matière de recherche sur l'analyse automatique de données complexes. Les images et autres données structurées (graphes, arbres, séquences, etc.) seront au centre de ce travail. Les disciplines scientifiques concernées seront en particulier l'apprentissage automatique, l'analyse d'images, la robotique, la physique et la bio-informatique. Les étudiants auront l'occasion, en fonction des projets, d'utiliser les méthodes à noyaux, le deep learning ou la morphologie mathématique, entre autres. Les problèmes liés à l’optimisation de ces méthodes et à leur déploiement feront aussi partie de la thématique. 
-Les domaines d'application seront très variés, allant de la conduite automatique à la santé en passant par le contrôle non destructif et la caractérisation de matériaux. Certains projets de recherche se déroulement dans le cadre de collaborations avec des partenaires industriels. 
  
-===== Prérequis ===== 
  
-Tous les cours de tronc commun en mathématiques et informatique. 
  
-Par ailleurs, les élèves intéressés par ce trimestre recherche devraient naturellement être aussi intéressés par les enseignements suivants du troisième semestre : +
-  * Apprentissage automatique (Fabien Moutarde, Chloé-Agathe Azencott) +
-  * Deep learning for image analysis (Etienne Decencière, Thomas Walter, Santiago Velasco)  +
-  * Analyse d’images (Beatriz Marcotegui) +
-  * Introduction à la génomique et la bioinformatique (Thomas Walter, Chloé-Agathe Azencott), pour les projets de recherche en bioinformatique+
  
  
dima/start.txt · Last modified: 2024/03/03 10:20 by edecenciere
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