Calendrier 2021/2022
  • Réunion de pré-rentrée : Vendredi 24 septembre 2021 à 10h Amphi 2/3 (C223)
  • Début du premier semestre (tronc commun) : 27 septembre 2021
  • Semaine PSL : Ethique et IA, semaine du 22 novembre 2021
  • Réunion de présentation des options : 7 decembre 2021 à 10h, Salle A
  • Date limite pour le choix des options : 17 décembre 2021
  • Examens premier semestre : semaine du 3 janvier 2022
  • Début du second semestre  : 10 janvier 2022
  • Date limite pour le choix des stages : 1er mars 2022
  • Examen second semestre : semaine du 22 mars 2022
  • Semaine PSL : 28 Mars – 1er Avril
    • Digital Humanities Meet Artificial Intelligence
    • Computer Vision for Physics
  • Semaine PSL : 4 Avril – 8 Avril
    • Machine Learning in Genomics
  • Semaine PSL : 11 Avril – 15 Avril
    • Statistical physics and Machine Learning
  • Rattrapage premier semestre : pendant le mois d’avril 2022
  • Début des stages : ~11 avril 2022 (5 mois minimum avant la soutenance)
  • Semaine PSL : Juin (date a fixer)
    – Machine Learning for Economics and Finance
  • Date limite de rendu du mémoire de stage : 4 septembre 2022
  • Soutenances des stages : mi-septembre 2022 (à préciser)
  • Rattrapage second semestre : de mi-août à mi-septembre 2022
  • Jury final semestre : 26 septembre 2022
Présentation des options

Les options sont présentées par leurs enseignantss lors d’une réunion qui se tiendra le 7 Décembre à 10h en Salle A. Les slides de la présentation sont disponibles ici.

Pour les étudiants d’IASD: vous pouvez vous inscrire en remplissant  ce formulaire avant le 17 Décembre 2021.

Rappel 6 options mininimum. Une semaine PSL obligatoire, deux semaines PSL valent une option.

Voici le planning pour l’année 2022 (en anglais), attention a ne pas choisir d’options en conflit les unes avec les autres!

Mon am: Data wrangling, data quality — Computational social choice
Mon pm: Machine Learning on Big Data — Incremental learning, game theory, and applications
Tue am: Natural language processing
Tue pm: Monte-Carlo search and games — Knowledge graphs, description logics, reasoning on data
Wed am: Deep learning for image analysis
Wed pm: Deep reinforcement learning and applications
Thu am: Foundations of reinforcement learning
Thu pm: Point clouds and 3D modeling
Fri am: Advanced machine learning
Fri pm:  Graph mining — Anonymity, privacy

Stages

Pour obtenir des information sur les stages en IASD : voir presentation_stages.

Pour voir la liste des sujets de stages disponibles : voir ici.

Liste des offres de thèse

À venir.