Stage - Deep learning : les spiking networks à Valbonne F/H
about the role
Les réseaux de neurones profonds sont maintenant des outils « classiques » pour le traitement des problèmes liés aux séries temporelles (prédiction, classification, détection d'anomalies). Ils présentent cependant des désavantages par rapport aux méthodes traditionnelles d'apprentissage machine. Leur utilisation est énergétiquement coûteuse et nécessite de volumineuses bases de données d'entraînement. De plus, ils ne sont pas naturellement adaptés au traitement des séries temporelles irrégulièrement échantillonnées. Les spiking networks, moins couramment utilisés, semblent pallier à ces désavantages.
Le but du stage d'étudier les performances et les avantages/désavantages des spiking networks par rapport aux réseaux de neurones traditionnels dans le cadre du traitement des séries temporelles.
Les étapes envisagées du projet sont les suivantes :
about you
Vous êtes en deuxième année de Master à dominante Data Science, d'esprit curieux et vous appréhendez vite les nouveaux environnements techniques pour prototyper rapidement les champs d'applications possibles.
Vous êtes fan de technologies et êtes motivé par un projet qui adresse différents aspects du Deep Learning.
Vous avez également de bonnes connaissances en développement informatique (python, C++, …) ainsi qu'en Machine Learning et en réseaux de neurones. Vous n'avez pas peur des mathématiques. Un bon niveau d'anglais est également attendu.
additional information
Le stage de six mois (de préférence de mars à août 2021) se déroulera dans les locaux d'Orange Labs à Sophia-Antipolis, direction Business, département Services d'Infrastructures pour les entreprises. Vous serez intégrés à l'équipe de recherche et aux travaux en cours.
department
Au sein de la direction OLS (Orange Labs Services) le/la candidat(e) sera rattaché(e) au Laboratoire BIZZ chargé de réaliser les nouveaux services pour le marché Entreprise. Il/elle sera intégré€ au département INFSVC au sein du projet de Recherche DIP.
contract
Internship
Duration : 6 mois
Level : Bac+5
06-06-2025
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