Des bourses, cofinancées par le projet ANR Data Intensive Artificial Intelligence (DIAI), soutiendront 12 doctorants (8 à partir de 2021 et 4 en 2022), travaillant sur des sujets liés à l’intersection de la gestion des données / analyse de données et de la machine apprentissage / intelligence artificielle, afin de relever des défis interdisciplinaires fondamentaux de la science, de l’industrie et de la société modernes. Les propositions de sujet doivent expliquer leur pertinence par rapport aux enjeux ci-dessus.
L’ED STEP’UP est concernée par cet appel.
- date limite de proposition des sujets le 16 avril 2021
- pour soumettre une proposition, selon la procédure de l’ED, envoyez un e-mail aux 3 adresses suivantes :
edstepup_pu@univ-paris-diderot.fr
scol-ed@ipgp.fr
diai.ed560@listes.u-paris.fr
Extraire des connaissances à partir des données signifie que nous devons effectuer des tâches d’analyse qui deviennent de plus en plus complexes quant à la quantité de données, le nombre de variables observées et les niveaux de bruit (par exemple, lors de la mesure de signaux faibles) alors que les mesures augmentent. Par conséquent, nous avons besoin de nouvelles méthodes capables de faire face aux volumes de données et à la complexité des tâches auxquelles nous sommes confrontés et qui s’appliquent dans différents domaines. Dans ce contexte, nous devons développer de nouvelles techniques qui feront progresser l’état de l’art dans les domaines de l’analyse des données, de la science des données et de l’intelligence des données (y compris l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, et l’apprentissage en profondeur).