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Internships

Semantic Analysis of Texts and Images

To apply, let refer to the contact information within each internship proposal

List of internships LASTI-2024 (list on this lin k), in French
– Recherche de méthodologies frugales orientées données pour l’apprentissage et l’adaptation de modèles génératifs textuels (LLM)
– Traitement automatique des langues pour la proposition automatique d’examens à partir de comptes-rendus médicaux
– Large Language Models for Information Extraction
– Apprentissage auto-supervisé de contenus visuels sous contraintes
– Extraction d’information à partir de documents PDF complexes

Computer Vision and Machine Learning for scene understanding

To apply, send an email with your resume and a motivation letter to lva-stages@cea.fr

LVA-24 : List of internship subjects
S1 : Estimation d’incertitude dans les modèles de perception 3D
S2 : Génération automatique d’images de matches de sports collectifs
S3 : Towards a 3D real-time semantics-infused scene reconstruction
S4 : Prédiction de posture pour l’anticipation d’intention
S5 : IA de confiance : Vers une détection d’objets robuste à un contexte nouveau, dans un monde ouvert
S6 : In the pursuit of true motion: compensation of camera movement for batter scene recognition
S7 : Détection d’anomalies images dans des objets par apprentissage profond sur peu de données
S8 : Utilisation des Modèles Multi-Modaux pour le Contrôle Robotique Avancé
S9 : IA de confiance : Défense des modèles d’analyse de scène contre les attaques antagonistes.

Vision for modeling and localization

LVML-24: Liste des sujets de stage (cliquer pour les détails):
– Détection d’anomalies images dans des objets par apprentissage profond sur peu de données
– Apprentissage par démonstration : robot-vision
– Saisie robotique pluri-digitale d’objets sur la base de cartes d’affordances estimées par réseau de neurones
– Certification et robustesse des réseaux de neurones
– Compression des architectures d’IA
– Apprentissage profond et imagerie hyperspectrale
– Approche neurale pour la reconstruction & la localisation 3D d’objets déformables
– Relocalisation à l’aide du champ magnétique ambiant et calibration simultanée du magnétomètre

PhD positions

Computer Vision and Machine Learning for scene understanding

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Computer Vision and Machine Learning for scene understanding