Ph.D Students 


Present

 * Wang Qi (co-supervision with C. Pelachaud at ParisTech)
 A generic statistical model for Avatar animation in multiple settings

 * Ziyu Guo (co-supervision with Y. Coadou and C. Diaconu (CPPM)

Deep Learning for High Energy Physics

 * Wang Qi (co-supervision with S. Takerkard (INT))

Multisource learning and neuroscience

 *  Jeremie Tafforeau (co-supervision with F. Béchet et B. Favre at LIF)
 Distributed word representation for information extraction in texts

 *  Gabriella Contardo (co-supervision with L. Denoyer)
 Budget learning


Past

 *  Olivier Dufour (co-supervision with Mathieu Lecorre (Univ Réunion))
 Reconnaisance de chants d'oiseaux

 *  Yu Ding  (co-supervision with C. Pelachaud)
 Animation d'avatars
 Now: Postdoc university of Houton

 * Moustapha Cissé  (co-supervision with Patrick Gallinari)
 Classification dans un très grand nombre de catégories
 Now: Researcher at Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR)

 * Mathieu Radenen  
 Modélisation et reconnaissance de gestes complexes

 * Antoine Vinel
 Réseaux de neurones profonds et traitement de séquences.
 Now: Researcher (Apple)

 * Yann Soullard (co-supervision with Bernard Main / BBSP-Creo)
 Apprentissage statistique et analyse technique pour la prévision de cours financiers
 Now: Postdoc at UTC Compiègne

 * Roxana Horincar  (co-supervision with Bernd Amann and Nicolas Labroche)
 Bases de données, Graphes et apprentissage statistique
 Now: Postdoc at Telecom ParisTech

 * Trinh Minh Tri DO
 Modèles discriminants pour les séquences : champs Markoviens conditionnels, maximisation de la marge, etc.
 Now : Post-doc at Idiap

 * Juliette Brézillon (co-supervised with Charles Tijus)
 Outil d'auto-évaluation pour la conduite automobile

 * Rudy Sicard (pdf) Δ
 Contributions à l'apprentissage par moyenne Bayésienne de modèles 
 Now: R&D engineer at Criteo 

 * Henri Binsztok (co-supervison with Patrick Gallinari) (pdf) Δ
 Thesis: Apprentissage de modèles Markoviens pour l'Analyse de séquences
 Now: CO Startup MLState 

 * Alexander Estacio-Moreno (co-supervison with Patrick Gallinari)
 Thesis: Modèles d'Apprentissage pour l'Analyse de la Mobilité : Applications à des Parcours de Vie en Colombie 
 Now: IRD

 * Sanparith Marukatat (co-supervison with Patrick Gallinari)  (pdf) Δ
 Thesis: Une approche générique pour la reconnaissance de signaux écrits en ligne
 Now: Researcher, Information Research and Development Division;*, National Electronics and Computer Technology Center (NECTEC), Thailand

 * Haifeng Li (co-supervison with Patrick Gallinari)
 Thesis: Traitement de la Variabilité et Développement de Systèmes Robustes pour la Reconnaissance de l'Ecriture Manuscrite En-ligne
 Now: Professor, School of Computer Science & Technology, Harbin Institute of Technology, China  

Poste de MC en Informatique à l'ECM : Données massives / apprentissage profond (intégration au laboratoire LIF) Fiche Galaxie Δ

 Projets LIF ECM Δ

Artifical Intelligence : Un programme bat les professionnels au Poker

Conférence Francophone d'Apprentissage Automatique (CAP 2016): 04-07 Juillet 2016

Journée du PR2I Big data d'AMU sur le Traitement de Données massives

Jeudi 15 Octobre de 8h30 à 14h sur le site Saint Charles (Salles de conférences 1 et 2)

Annonce de a journée

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