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Sciences de l'ingénieur - Science de la donnée (stockage, sécurité, mesure, analyse) - Mathématiques Mots clés: data-driven, computational solid mechanics Ref. ABG-105461 10/05/2022 Sujet de Thèse Contrat doctoral Le modèle Optirrig est développé à l'UMR G-EAU (Montpellier) pour la génération, l'analyse et l'optimisation de scénarios d'irrigation et de fertilisation, pour une large variét&e... Sujet de thèse deep learning. Mots clés: commande optimale, simulation numérique, irrigation, changement climatique, double modélisation Ref. ABG-105481 10/05/2022 Sujet de Thèse Contrat doctoral Université de Bretagne Sud, Université de Floride Thèse Boca Raton, Etats-Unis d'Amérique The research project focuses on the study of discrete systems using the nonlocal mechanics of continuous media. One-dimensional lattices, such as discrete strings, bars or beams, can be equivalently simulated by one-dimensional non-local models. The t... Mots clés: Théorie des réseaux; Théorie des poutres; Théorie des plaques;Mécanique non-locale; Méthodes asymptotiques;Effets d'échelle; Cisaillement; Théories des microstructures.

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2. Apprentissage en profondeur L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui apprend en imitant le fonctionnement interne du cerveau humain afin de traiter les données et de mettre en œuvre des décisions basées sur ces données. Fondamentalement, Deep Learning utilise des réseaux de neurones artificiels pour mettre en œuvre l'apprentissage automatique. Ces réseaux de neurones sont connectés dans une structure semblable à une toile, comme les réseaux du cerveau humain (essentiellement une version simplifiée de notre cerveau! Orange.jobs - Thèse-Deep learning pour le traitement conjoint du langage naturel et des connaissances- F/H. ). Cette structure de type Web des réseaux de neurones artificiels signifie qu'ils sont capables de traiter les données dans une approche non linéaire, ce qui est un avantage significatif par rapport aux algorithmes traditionnels qui ne peuvent traiter les données que dans une approche linéaire. Un exemple de réseau de neurones profonds est RankBrain, qui est l'un des facteurs de l'algorithme de recherche Google. 3. Apprentissage par renforcement L'apprentissage par renforcement fait partie de l'intelligence artificielle dans laquelle la machine apprend quelque chose d'une manière similaire à la façon dont les humains apprennent.

ref:2022-10926 | 01 Apr 2022 apply before: 01 Aug 2022 2 avenue Pierre Marzin 22300 LANNION - France about the role Votre rôle est d'effectuer un travail de thèse sur: « Deep learning pour le traitement conjoint du langage naturel et des connaissances » Contexte global et problématique du sujet Les progrès récents dans le domaine de l'apprentissage profond ont permis des avancées majeures en Traitement Automatique des Langues (TAL). Parmi ses tâches les plus complexes, le dialogue humain-machine a, lui aussi, beaucoup progressé grâce à la possibilité d'entraîner des modèles neuronaux performants pour faire l'interface entre le langage naturel des utilisateurs et le monde formel des agents artificiels. On trouve ainsi des systèmes de dialogue pour de multiples applications (questions-réponses, réservation pour un événement, écriture/lecture de mails/SMS, etc. Sujet de thèse | CREATIS. ). Pourtant, ces modèles sont encore très spécifiques à la tâche et au domaine pour lesquels ils sont entraînés. Ils deviennent alors relativement inopérants dès lors que l'usage s'éloigne de cette situation.

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