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Table of Contents
Trimestre recherche DIMA
Responsables
Centres impliqués et contacts
- Centre de morphologie mathématique (Etienne Decencière)
- Centre des matériaux (David Ryckelynck)
- Centre de bio-informatique (Chloé-Agathe Azencott)
- Centre de robotique (Fabien Moutarde)
- Centre de recherche en informatique (Olivier Hermant)
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, Samy Blusseau)
- Introduction à la génomique et la bioinformatique (Thomas Walter, Chloé-Agathe Azencott), pour les projets de recherche en bioinformatique
Année scolaire 2021-2022
Les sujets de stage sont disponibles dans le cloud de l'école.
Document récapitulatif du programme des modules de formation à la recherche documentaire.
Programme du cours scientifique et de la formation à la recherche documentaire
Salle de cours: V334
Lundi 21 février
9h-12h15: David Ryckelynck, Etienne Decencière : - Introduction à la semaine scientifique - Présentation des stages
13h45-15h15: Etienne Decencière : Mécanismes d'attention en analyse d'images et “transformers”.
15h30-17h: Beatriz Marcotegui: Analyse d'images 3D, nuages de points et DL
Mardi 22 février
9h-12h15: Chloé-Agathe Azencott: Apprentissage sur les graphes et applications en santé
13h45-17h: Formation biblio
Mercredi 23 février
9h-10h30: Chloé-Agathe Azencott: Apprentissage sur les graphes et applications en santé (suite et fin)
10h45-12h15: Claude Tadonki: High Performance Artificial Intelligence
13h45-17h: Formation biblio
Jeudi 24 février
9h-12h15: Georges-André Silber: Introduction au traitement automatique du langage
13h45-17h: Sport
Vendredi 25 février
9h-10h30: Pierre Kerfriden: Meta-modelling: response surface, machine learning & the curse of dimensionality
10h45-12h15: Chloé-Agathe Azencott: Machine learning techniques for data integration
13h45-17h: Formation biblio
Lundi 28 février
9h-12h15: Fabien Moutarde: AI challenges for Intelligent Vehicles and robotics
3h45-17h: David Ryckelynck
- Data augmentation for applications of machine learning in materials sciences
- Learning Faster Simulation Methods for Partial Differential Equations
Mardi 29 février
9h-12h15: choix des stages, et instructions pour la rédaction du rapport de stage
13h45-17h: formation biblio - restitution
Stage de recherche: du 2 mars au 29 avril.
Soutenance de stage: 28 et 29 avril.
Rendu du rapport de stage: 6 mai.