Bonjour à tous,
Nous avons le plaisir de vous inviter à la soutenance de thèse de Nicolas
Boutry intitulée ``Une étude du bien-composé à la dimension n''.
Celle-ci aura lieu le 14 Décembre 2016 à 14h00 à l'ESIEE Paris, situé
au 2, boulevard Blaise Pascal, Cité Descartes, à Noisy-le-Grand (93).
Vous trouverez un plan d'accès à l'école à l'adresse suivante :
http://www.esiee.fr/Infos-pratiques/acces.php
La soutenance sera suivie d'un pot.
Le manuscrit est accessible ici :
https://www.lrde.epita.fr/images/b/b9/BOUTRY-PHD-2016-10-9.pdf
Composition du jury de thèse
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Rapporteurs :
Nicolas PASSAT (Université de Reims Champagne-Ardenne)
Rocio GONZÁLEZ-DÍAZ (Universidad de Sevilla)
Jacques-Olivier LACHAUD (Université Savoie Mont Blanc)
Examinateurs :
Longin Jan LATECKI (Temple University)
Loïc MAZO (Université de Strasbourg)
Michel COUPRIE (ESIEE Paris - Université Paris-Est Marne-la-Vallée)
Directeurs de thèse :
Laurent NAJMAN (ESIEE Paris - Université Paris-Est Marne-la-Vallée)
Thierry GÉRAUD (EPITA)
Résumé de la thèse
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Le processus de discrétisation faisant inévitablement appel à des capteurs,
et ceux-ci étant limités de par leur nature, de nombreux effets secondaires
apparaissent alors lors de ce processus; en particulier, nous perdons la
propriété d'être "bien-composé" dans le sens où deux objects discrétisés
peuvent être connectés ou non en fonction de la connexité utilisée dans
l'image discrète, ce qui peut amener à des ambigüités. De plus, les images
discrétisées sont des tableaux de valeurs numériques, et donc ne
possèdent pas de topologie par nature, contrairement à notre modélisation
usuelle du monde en mathématiques et en physique.
Perdre toutes ces propriétés rend difficile l'élaboration d'algorithmes
topologiquement corrects en traitement d'images: par exemple, le calcul
de l'arbre des formes nécessite que la representation d'une image donnée
soit continue et bien-composée; dans le cas contraire, nous risquons
d'obtenir des anomalies dans le résultat final.
Quelques représentations continues et bien-composées existent déjà,
mais elles ne sont pas simultanément n-dimensionnelles et auto-duales.
La n-dimensionalité est cruciale sachant que les signaux usuels sont de
plus en plus tridimensionnels (comme les vidéos 2D) ou 4-dimensionnels
(comme les CT-scans). L'auto-dualité est nécéssaire lorsqu'une même
image contient des objets à contrastes divers.
Nous avons donc développé une nouvelle façon de rendre les images
bien-composées par interpolation de façon auto-duale et en n-D;
suivie d'une immersion par l'opérateur span, cette interpolation devient
une représentation auto-duale continue et bien-composée du signal
initial n-D. Cette représentation bénéficie de plusieurs propriétés
topologiques fortes: elle vérifie le théorème de la valeur intermédiaire,
les contours de chaque coupe de la représentation sont déterminés par
une union disjointe de surfaces discrètes, et ainsi de suite.
Pour large diffusion, désolé pour les réceptions multiples
Chères collègues, chers collègues,
L’EPITA recrute deux Enseignants-Chercheurs en informatique, la recherche s’effectuera
au sein du laboratoire de recherche de l’école. Les enseignements se feront dans le cadre de
la majeure Intelligence Artificielle de l’école. Les candidats doivent faire la preuve de leur capacité
à s’intégrer dans l’équipe de recherche et dans la formation concernée.
Veuillez trouver les descriptifs des postes ci-dessous.
date limite de candidature : 10 janvier 2017
Bien cordialement
Réda DEHAK
https://www.lrde.epita.fr/wiki/Open_positions_-_Research
L'EPITA recrute deux Enseignants-Chercheurs en informatique
Mots Clés : Machine Learning, Data Science, Speech, Text and signal Processing, BigData.
L’Ecole Pour l’Informatique et les Techniques Avancées (EPITA, http://www.epita.fr <http://www.epita.fr/>), école d’ingénieur en informatique située à Paris, recherche deux enseignants-chercheurs pour assurer des cours dans le cycle ingénieur et pour participer aux activités de recherche de l’équipe Speaker ID <https://www.lrde.epita.fr/wiki/Speaker_ID> du Laboratoire de Recherche et Développement de l’EPITA (LRDE).
Recherche
Les nouveaux collègues rejoindront l’équipe Speaker ID <https://www.lrde.epita.fr/wiki/Speaker_ID> du LRDE, ils devront apporter une expertise complémentaire dans ce domaine, afin d’augmenter le spectre de compétences de l’équipe. Cette équipe dispose déjà de fortes compétences dans le domaine de l’apprentissage automatique, la théorie de la décision, le traitement automatique de la parole et particulièrement dans le domaine de la reconnaissance du locuteur et des émotions. L’équipe travaille en collaboration avec des laboratoires reconnus mondialement et participe régulièrement à des concours internationaux de reconnaissance du locuteur où elle a obtenu d’excellents résultats.
Compétences exigées
Traitement de la parole, du langage naturel, Analyse de texte (ou éventuellement systèmes de recommandation)
Expérience significative de la mise en œuvre d’algorithmes d’analyse de données, d’apprentissage supervisé (SVM, RVM, régression, réseaux de neurones classiques ou profonds, modèle de Markov...) ou non-supervisé (clustering, méthodes de projection et visualisation...)
Excellente connaissance d’au moins un langage de prototypage scientifique rapide (Python, Matlab, Julia)
Maîtrise d’au moins un langage parmi Scala et C++
Expérience sur la manipulation des données réelles
Expérience sur le traitement des signaux et/ou de données massives
Expérience en développement informatique
Enseignement
Les enseignants-chercheurs interviendront dans différents modules en Informatique, apprentissage automatique et reconnaissance des formes durant tout le cycle ingénieur de niveau bac+3 à bac+5. Ils doivent faire preuve d’une expérience significative en enseignement. Ils auront vocation à enseigner principalement les différentes facettes du DataScience (statistiques, analyse de données et BigData, Apprentissage automatique et extraction des connaissance …). Ils interviendront notamment dans la majeure Sciences Cognitives et Informatique Avancée (SCIA) de l’EPITA.
Objectifs de recherche de l’équipe
Faire de la reconnaissance du langage en profitant de l’expérience en reconnaissance du locuteur
Développer des compétences en reconnaissance de la parole et traitement du langage naturel.
Développer de nouvelles compétences en Apprentissage automatique : Système de recommandation, Indexation audio et de masse de données, etc…
Dossier de la candidature en version électronique
CV
Lettre de motivation
Résumé de thèse
Copie des diplômes
Publications
Lettre de recommandation
…
à envoyer à Réda Dehak avant le 10 janvier 2017 :
Tel : 01 44 08 01 86, <reda.dehak-at-lrde.epita.fr>
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Réda Dehak
Enseignant Chercheur et responsable de la majeure SCIA
LRDE-EPITA, 14-16 rue voltaire, 94270 le Kremlin Bicêtre, France
Tél. +33 1 44 08 01 86
