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teaching:mfe:ia [2020/02/26 16:45] mdorigo [Introduction] |
teaching:mfe:ia [2020/04/16 09:07] bersini [Etude de l'algorithme du Deep Learning] |
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| ===== Introduction ===== | ===== Introduction ===== | ||
| - | Le laboratoire IRIDIA aborde des problèmes dans le domaine de l'Intelligence Artificielle. Si l'on reprend les dires d'un de ses pioniers Marvin Lee Minsky, l'Intelligence Artificielle est définit comme "la construction de programmes informatiques qui s'adonnent à des tâches qui sont, pour l'instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l'apprentissage perceptuel, l'organisation de la mémoire et le raisonnement critique". L'IA a beaucoup évolué depuis et s'inspire largement de phénomènes biologiques, physiques, cognitifs ou encore écologiques. C'est donc définitivement une approche transdisciplinaire qui s'accorde principalement à traîtrer des problèmes très complexes. Les domaines principaux de compétence d'IRIDIA sont : l'intelligence en essaim, les métaheuristiques, l'étude des réseaux biologiques et l'application de Business Intelligence. C'est dans cette perspective que les sujets de MFE présentés ci-après s'inscrivent. | + | Le laboratoire IRIDIA aborde des problèmes dans le domaine de l'Intelligence Artificielle. Si l'on reprend les dires d'un de ses pioniers Marvin Minsky, l'Intelligence Artificielle est définit comme "la construction de programmes informatiques qui s'adonnent à des tâches qui sont, pour l'instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l'apprentissage perceptuel, l'organisation de la mémoire et le raisonnement critique". L'IA a beaucoup évolué depuis et s'inspire largement de phénomènes biologiques, physiques, cognitifs ou encore écologiques. C'est donc définitivement une approche transdisciplinaire qui s'accorde principalement à traîter des problèmes très complexes. Les domaines principaux de compétence d'IRIDIA sont : l'intelligence en essaim, les métaheuristiques, l'étude des réseaux biologiques et l'application de Business Intelligence et du Big Data. C'est dans cette perspective que les sujets de MFE présentés ci-après s'inscrivent. |
| Ces sujets sont prêt à être encadrer, mais il va s'en dire qu'ils ne sont pas uniques. Les étudiants sont vivement encouragés à prendre contact avec Hugues Bersini (bersini AT ulb.ac.be), Marco Dorigo (mdorigo AT ulb.ac.be) ou Mauro Birattari (mbiro AT ulb.ac.be) afin de discuter de l'une ou l'autre initiative inspirée pouvant faire l'objet dun autre sujet de MFE ou de préciser le cadres, le contenu et les attentes relatives au sujets présentés. | Ces sujets sont prêt à être encadrer, mais il va s'en dire qu'ils ne sont pas uniques. Les étudiants sont vivement encouragés à prendre contact avec Hugues Bersini (bersini AT ulb.ac.be), Marco Dorigo (mdorigo AT ulb.ac.be) ou Mauro Birattari (mbiro AT ulb.ac.be) afin de discuter de l'une ou l'autre initiative inspirée pouvant faire l'objet dun autre sujet de MFE ou de préciser le cadres, le contenu et les attentes relatives au sujets présentés. | ||
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| - | ===== Développer des solutions de text mining pour la société Procter & Gamble ===== | + | ===== Développer des solutions de text mining pour la société Procter & Gamble ou dans le domaine juridique ===== |
| - | Ce mémoire se fera en collaboration avec des responsables marketing de cette société. Il consistera en l'analyse informatisée des appréciations récoltées sur les produits de la firme et d'une analyse comparative avec les appréciations de concurrents. Il s'agira pour l'essentiel d'études de type "clustering", "classification" et "sentiment analysis" au départ de nombreuses librairies déjà existantes. | + | Ce mémoire se fera en collaboration avec des responsables marketing de cette société ou avec des reponsables du monde juridique. Il consistera en l'analyse informatisée des appréciations récoltées sur les produits de la firme et d'une analyse comparative avec les appréciations de concurrents. Il s'agira pour l'essentiel d'études de type "clustering", "classification" et "sentiment analysis" au départ de nombreuses librairies déjà existantes. |
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| + | Dans le cas du monde juridique, il s'agira de processus d'organisation et d'indexation automatique des documents juridiques | ||
| * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]] | * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]] | ||
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| - | ===== Etude de l'algorithme du Deep Learning ===== | + | ===== Etude de l'algorithme du Deep Learning et de l'optimisation des architectures des ces réseaux de neurones ===== |
| Les réseaux de neurones multicouches sont redevenus très à la mode depuis que Google les utilise massivement pour le traitement automatique d'images et de vidéos. Nous avons à IRIDIA étudié et réalisé plusieurs algorithmes d'apprentissage de ces réseaux multicouches. Le mémoire consistera en une comparaison des algorithmes de deep learning tels ceux utilisés chez Google et les alternatives que nous proposons ici à IRIDIA depuis plusieurs années. | Les réseaux de neurones multicouches sont redevenus très à la mode depuis que Google les utilise massivement pour le traitement automatique d'images et de vidéos. Nous avons à IRIDIA étudié et réalisé plusieurs algorithmes d'apprentissage de ces réseaux multicouches. Le mémoire consistera en une comparaison des algorithmes de deep learning tels ceux utilisés chez Google et les alternatives que nous proposons ici à IRIDIA depuis plusieurs années. | ||
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| + | Plus particulièrement, nous nous intéressons à des mécanismes automatiques d'optimisation de l'architecture de ces réseaux: Combien de couches, combien de filtres convolutifs par couche... | ||
| * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]] | * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]] | ||