Stages

The internships below were designed for scholar year 2020-21 - i.e. they have **expired**.

Propositions de stages Master Recherche ou Ecole d'Ingénieurs - Année scolaire 2020-2021

• Recherche de politique optimale dans un espace 1D ou 2D, Application à l’agriculture durable
  • Contact: Simon Moulieras, simon.moulieras at greenshield.fr, Michele Sebag, sebag at lri dot fr
  • Topic: Reinforcement Learning, Graph Neural Networks
  • Details:ici.

• Post-hoc Model-Agnostic Explanation through Evolutionary Computing-based Methods
  • Contact: Marc Schoenauer, Marc dot Schoenauer at inria dot fr
  • Topic: Explainable and Trustworthy Machine Learning, Evolutionary Computation
  • Details:see here.

• Is overfitting avoidance “all you need” to guarantee privacy? CLOSED
  • Contact: Isabelle Guyon, iguyon at lri dot fr
  • Topic: Protection of privacy, synthetic data, GANs
  • Details:see here.

• REVEAL games, a new class of RL problems CLOSED
  • Contact: Isabelle Guyon, iguyon at lri dot fr
  • Topic: Reinforcement learning, meta-learning
  • Details:see here.

• Creation of a learning model for photoaerial identification of potential old-growth forests CLOSED
  • Contact: Isabelle Guyon, iguyon at lri dot fr
  • Topic: Computer vision, ecology
  • Details:see here.

• Controlling the COVID epidemic with reinforcement learning CLOSED
  • Contact: Isabelle Guyon, iguyon at lri dot fr
  • Topic: Reinforcement learning, epidemiology
  • Details:see here.

• (Deep) Graph Neural Networks for Fundamental Physics: the case of Glassy liquids
  • remark: This position has been filled ! (others may have been as well, this one it's for sure
  • Contact: François Landes, francois dot landes at inria dot fr
  • Topic: Graph Neural Networks (GNN), simulation data, fundamental physics
  • Details:see here.

Propositions de stages Master Recherche ou Ecole d'Ingénieurs - Année scolaire 2019-2020

• Exploiting heterogeneous COVID-databases with limited manual effort: a domain adaptation approach
  • Contact : Michele Sebag, sebag at lri dot fr (UPSaclay/CNRS/INRIA)
    avec Francois Landes (UPSaclay & Inria) and Isabelle Guyon (UPSaclay&Inria).
  • Sujet_Wrang.pdf
    Topic: Machine Learning, Data Wrangling, Domain Adaptation, Data cleaning

• Automated Deep Learning Self-Service Against COVID-19 CLOSED
  • Contact : Isabelle Guyon, iguyon at lri dot fr
    avec Zhengying Liu (doctorant), Adrien Pavao (doctorant) et en collaboration avec Google Zurich
  • Details
    La competition AutoDL a produit ses fruits et livré des solutions qui peuvent automatiquement entrainer des classifieurs puissants pouvant résoudre des problèmes de computer vision, text processing, et speech *sans intervention humaine aucune*. Vous les mettrez à disposition du public pour résoudre des problèmes liés au COVID-19.

• COVID-19 Facts and Rumors CLOSED
  • Contact : Isabelle Guyon, iguyon at lri dot fr (UPSaclay/INRIA)
    avec Ioana Manolescu-Goujot (INRIA Saclay and LIX/Ecole Polytechnique), Zhengying Liu (UPSaclay), Adrien Pavao (UPSaclay).
  • https://docs.google.com/document/d/1j0FEh5PR3bNP_qtsa-HugdWfH89zmJRnQpyFskhrkG0/edit?usp=sharing
    Topic: Machine Learning, Fact Checking, Statistics
    Stage de master uniquement.

• COVID-19 risk mitigation CLOSED
  • Contact : Isabelle Guyon, iguyon at lri dot fr (UPSaclay/INRIA)
    avec Michele Sebag (UPSaclay/CNRS), Kristin Bennett (RPI), John Erickson (RPI), Paloa Tubaro (UPSaclay/CNRS), Adrien Pavao (UPSaclay).
  • https://docs.google.com/document/d/1RNgucM3AgXcY4OI4-0BEHiSnmr-iqK5dUJvTCN2vzQ0/edit?usp=sharing
    Topic: Machine Learning, Causality, Epidemiology, Econometrics, Optimization
    Stage de master uniquement.

• COVID-19, coping with confinement CLOSED
  • Contact : Isabelle Guyon, iguyon at lri dot fr (UPSaclay/INRIA)
    avec Nicolas Thiery (UPSaclay), Sergio Escalera (U. Barcelona), Alice Guyon (U. Côte d’Azur), Adrien Pavao (UPSaclay).
  • https://docs.google.com/document/d/16q_xUkXDNsqo8RKsmSwRZALot0rb3rSNJ5Mjv7nWNlk/edit?usp=sharing
    Topic: Machine Learning, DataScience?, Computer vision, Statistics
    Stage de master uniquement.

• COVID-19, COVIDMINDER CLOSED
  • Contact : Isabelle Guyon, iguyon at lri dot fr (UPSaclay/INRIA)
    avec John Erickson (RPI, New-York, USA), Kristin Bennett (RPI, New-York, USA), Michele Sebag (UPSaclay/CNRS), Francois Landes (UPSaclay), Adrien Pavao (UPSaclay).
  • https://docs.google.com/document/d/1bqDOUSZ5TwcawEuvv00iorlOG3J_R_OhvJg4PKo_nn4/edit?usp=sharing
    Topic: Machine Learning, DataScience?, Visualisation, Spatio-temporal time series
    Stage de master uniquement.

• Rivalry-Aware Recommender Systems
  • Contact : Michele Sebag, sebag at lri dot fr (UPSaclay/CNRS/INRIA)
    avec Philippe Caillou (UPSaclay & Inria) and Gwendoline de Bie (ENS-Ulm).
  • Sujet_Rivalry.pdf
    Topic: Recommender Systems, Optimal transport, Stable marriage

• Creation de challenges avec Codalab CLOSED
  • Contact : Isabelle Guyon, iguyon at lri dot fr
    avec Adrien Pavao et en collaboration avec la région Ile de France
  • Details
    Deux stages correspondent à cette offre, pour organiser des challenges en aéronautique: avec Dassault ou Ariane.

• Automated Deep Learning CLOSED
  • Contact : Isabelle Guyon, iguyon at lri dot fr
    avec Zhengying Liu (doctorant) et en collaboration avec Google Zurich
  • Details
    Joignez une équipe motivée qui fait avancer l'apprentissage (complètement) automatique. Programmez des GPUs en grande quantité (les 1000 GPUs du super-computer Jean Zay!)

• Life Long Machine Learning CLOSED
  • Contact : Isabelle Guyon, iguyon at lri dot fr
    avec Zhengying Liu (doctorant) et en collaboration avec Google Zurich
  • Details
    Au delà de l'apprentissage complètement automatique, lancez-vous le meta-learning. Créez des programmes capables d'apprendre à apprendre et organisez un challenge pour motiver d'autres gens à travailler sur ce problème.

• Protection des données médicales CLOSED
  • Contact : Isabelle Guyon, iguyon at lri dot fr
    avec Adrien Pavao et en collaboration avec RPI New-York
  • Details
    Rendez les données médicales accessibles à la recherche et à l'enseignement en créant des données synthétiques réalistes. Utilisez-les pour créer un challenge ouvert aux étudiants faisant des études bio-médicales.

• Learning to run a power network CLOSED
  • Contact : Isabelle Guyon, iguyon at lri dot fr
    avec Antoine Marot de RTE, France.
  • Details
    Programmez des agents qui apprennent à contrôler efficacement la grille de transport d'électricité. Organisez un challenge pour motiver d'autres chercheurs à vous aider.
  • Appliquez

• Evaluation et apprentissage d’hyperparamètres pour la visualisation de grandes masses de données
  • Contact : Philippe Caillou - caillou at lri dot fr
    Anne-Catherine Letournel - acl at lri dot fr
  • Details

• Deep learning pour la reconstruction d’interface gaz-liquide en mécanique des fluides
  • Contact : Michele Alessandro Bucci
    avec Jean-Marc GRATIEN (IFP Énergies Nouvelles)
  • Details
    Adaptation des graphNN (réseaux de neurones qui prennent en entrée des graphes) à la simulation numérique (mécanique des fluides), pour gérer les interfaces entre fluides, où plusieurs EDPs interviennent à des échelles de temps différentes.

• Capturing Molecular Conformations with Graph Neural Networks
  • Contact : Guillaume Charpiat
    avec Loris Felardos (TAU) et Jérôme Hénin (IBPC)
  • Details

• A deep learning approach in population genetics: inferring selection
  • Contact : Flora Jay et Jean Cury
    an international collaboration with Emilia Huerta Sanchez (U Brown, USA) and Maria Avila Arcos (UNAM, Mexico)
    The position has been filled
  • Details

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