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dima:start [2021/02/18 11:08]
edecenciere [Programme du cours scientifique et de la formation à la recherche documentaire]
dima:start [2021/04/20 12:21] (current)
edecenciere [Stages de recherche]
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-====== DIMA  ======+====== Trimestre recherche DIMA  ======
  
-__Dates__ : du lundi 22 février au vendredi 30 avril 2021. 
  
 +[[https://cloud.mines-paristech.fr/index.php/s/7nKbpk7yPFtzQsP | Plaquette de présentation ]]
 ===== Responsables ===== ===== Responsables =====
  
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   * Centre de recherche en informatique (Olivier Hermant)   * Centre de recherche en informatique (Olivier Hermant)
  
-===== Programme du trimestre recherche =====+===== Contexte, enjeux et objectifs ===== 
 +  
 +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 
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 +===== Année scolaire 2021-2022 ===== 
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 +[[https://cloud.mines-paristech.fr/index.php/s/7nKbpk7yPFtzQsP | Plaquette de présentation ]] 
 +===== Année scolaire 2020-2021 =====
  
 Lundi 22/02 - mardi 02/03 : cours scientifique et formation à la recherche bibliographique Lundi 22/02 - mardi 02/03 : cours scientifique et formation à la recherche bibliographique
  
 Mercredi 03/03 - jeudi 29/04 (sauf semaine de vacances du 15/03): stage de recherche Mercredi 03/03 - jeudi 29/04 (sauf semaine de vacances du 15/03): stage de recherche
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 +Début avril: soutenances de mi-stage.
  
 Vendredi 30/04 : soutenances Vendredi 30/04 : soutenances
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 Les articles sont disponibles [[https://cloud.mines-paristech.fr/index.php/s/dLTQp1nO1AIkRHM | ici]]. Les articles sont disponibles [[https://cloud.mines-paristech.fr/index.php/s/dLTQp1nO1AIkRHM | ici]].
  
-===== Stages de recherche =====+==== Stages de recherche ====
  
 Démarrage: 3 mars. Démarrage: 3 mars.
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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.1613642919.txt.gz · Last modified: 2021/02/18 11:08 by edecenciere
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