► Symposium IA & Médecine

• IA et médecine sont deux univers dont le croisement s’accélère au fur et à mesure des avancées technologiques
• Des questions se posent sur les enjeux de ce rapprochement
• Comment allier IA et pratique clinique ?
• Quelles réponses apporter aux questions éthiques et réglementaires soulevées par l’IA ?
• Cliniciens et experts à la croisée de l’IA et de la médecine, venant des USA et de France se réunissent pour apporter des éléments de réponse
• Ils échangeront aussi sur des sujets qui peuvent faciliter la collaboration
• Et aider à mieux comprendre les approches des deux côtés de l’Atlantique

✔️ By Yann LeCun, VP & Chief AI Scientist Facebook, Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR), Professor @ New York University, 2018 Turing Award, ACM

✔️ With Julia Fenart, Head of European Affairs, France Digitale, Isabelle Ryl, Director of PRAIRIE, Inria

► Abstract

• The idea of machines that can learn, and thereby acquire some level of intelligence, dates back to the 1940s

• And pioneers of cybernetics, mathematics and computer science such as Norbert Wiener and Alan Turing

• The history of machine learning research is full of false starts, winters, and rebounds

► I will draw some lessons from my experience as a French scientist abroad

► Having split my time between academia and industry:

• How ideas appear, how they are resisted and adopted

• The roles of intuition, tools, empiricism, theory

• The interaction between science and technology

• And between academia and industry

• Scientific and technological obstacles still faced by AI

• And current efforts to overcome them

• Including self-supervised learning

✔️ Durée de l'alternance : 1 an, à pourvoir dès septembre 2021

Mots clés #alternance #python #sciencedesdonnees #montecarlo #innovation  #aws #gitlabci #modelesquantitatifs

Lieu  : Maisons Alfort (accès Paris, métro ligne 8)

Profil : Master 2/Ingénieur(e) en 3^ème année maths/informatique, algorithmique et structures de données, statistiques et probabilités avancées, méthodes d’optimisation, simulations Monte-Carlo, Python.

Objectif : pour La Direction Actuariat et Évaluation Quantitative, implémenter un des modèles de risque de crédit (modèle à variable latente gaussienne) sous Python en collaboration avec l’encadrant.

Vous souhaitez développer vos compétences en participant à un projet ambitieux ?

Postulez dès maintenant ! 

✔️ The postdoctoral researcher will work on affective analysis of multimedia data for entertainment and education.

✔️ This fellowship is a part of the Emotional Artificial Intelligence (IART-EMO) action from the CPER-FEDER project "E-Education” founded by the Nouvelle Aquitaine Region, in partnership with the European Union (FEDER/ ERDF).

► Objectives

✔️ The candidate will work on developing new deep learning-based approaches for image/video affective content analysis, classification, and retrieval.

►Salary

✔️ Around 2,000 euros/month net income (depending on the candidate experience)

►Qualification/required skills

✔️ Outstanding academic credentials

✔️ With an earned doctorate in Computer Vision Machine Learning, Image Processing or a closely related field

✔️  A relevant scientific track record on major computer vision conferences/journals is a criterion for the selection

✔️ As well as experience on deep learning techniques and platforms

✔️ Experience on affective computing is considered a  plus

► Application

Please include a CV, a statement of research interests and 2 letters of reference here

La grande école de la Data Science propose un programme qui permet d’acquérir un profil hautement qualifié en Modélisation statistique et Machine Learning au service de la Connaissance Client.

Rentrée : septembre 2021 | Rennes
Admissions première vague : 30 avril
Deuxième vague : 31 mai

Seulement 12 places disponibles

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Votre profil : titulaire d’un master 2 en mathématiques appliquées, statistiques, finance mathématiques ou économétrie (ou master 1 + 3 ans d’expérience professionnelle)

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Programme et candidature