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.