Stages

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

• Sujets Reliés au COVID-19

• COVID-19 Facts and Rumors
  • 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
  • Contact : Isabelle Guyon, iguyon at lri dot fr (UPSaclay/INRIA)
    avec Michele Sebag (UPSaclay/CNRS), Kristin Bennett (RPI), John Erickson (RPI), 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
  • 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
  • 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), 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.

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• Creation de challenges avec Codalab
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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

Propositions de stages Master Recherche ou Ecole d'Ingénieurs - Année scolaire 2018-2019

• Apprentissage causal : une approche adversariale
  • Contact : Michèle Sebag, sebag at lri dot fr
  • Details

• Un-normalized Distribution Estimation
  • Contact : Aurélien Decelle, Michèle Sebag, decelle, sebag at lri dot fr
  • Details

• Food, Health, Wealth: Profiling and Causal Modelling
  • Contact : Philippe Caillou, Michèle Sebag, caillou, sebag at lri dot fr
  • Details

• Modélisation des systèmes physiques et apprentissage statistique
  • Contact : Mouadh Yagoubi - mouadh dotyagoubi at irt-systemx dot fr
    Marc Schoenauer - marc dot schoenauerat inria dot fr
  • Details

• Réduction de modèle et apprentissage statistique : application aux données de crash et de combustion
  • Contact : Yves Tourbier - yves dot tourbier at renault dot com
    Marc Schoenauer - marc dot schoenauerat inria dot fr
  • Details

• 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

• (Réduction de dimension et imputation pour la paléogénomique)
  position already fullfilled / ce stage n'est plus disponible
  • Contact : Flora Jay - flora dot jay at lri dot fr
    Olivier François - olivier dot francois at univ-grenoble-alpes dot fr
  • Details

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