La recherche de l’\u00e9quipe MLIA porte sur l’apprentissage automatique. MLIA a jou\u00e9 un r\u00f4le important dans l’avancement de l’apprentissage profond et des r\u00e9seaux de neurones en France, s’\u00e9tablissant comme un groupe pionnier dans ce domaine. Au cours des 15 derni\u00e8res ann\u00e9es, l’\u00e9quipe a explor\u00e9 l’apprentissage profond dans divers domaines, avec un accent particulier sur la Vision par Ordinateur, le Traitement du Langage Naturel et l’Apprentissage Profond pour la mod\u00e9lisation de ph\u00e9nom\u00e8nes physiques complexes. R\u00e9cemment, MLIA a \u00e9largi son portefeuille de recherche pour inclure l’Apprentissage Automatique pour la Robotique.<\/p>\n\n\n\n
Th\u00e8me de recherche<\/strong> : Les aspects algorithmiques de l\u2019apprentissage machine.<\/p>\n\n\n\n – Traitement des langues,<\/p>\n\n\n\n – Vision artificielle,<\/p>\n\n\n\n – Mod\u00e9lisation des processus physiques,<\/p>\n\n\n\n – Apprentissage statistique pour la robotique.<\/p>\n\n\n\n – Mod\u00e8les de fondation,<\/p>\n\n\n\n – Frugalit\u00e9,<\/p>\n\n\n\n – Syst\u00e8mes dynamiques,<\/p>\n\n\n\n – Robustesse\/explicabilit\u00e9.<\/p>\n\n\n\nDomaines d\u2019int\u00e9r\u00eat<\/strong> :<\/h4>\n\n\n\n
D\u00e9fis scientifiques<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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