STAGE - Deep Interactive Object Selection

Contexte & Présentation d'équipeLe stage se déroulera dans l'équipe Data Science qui s'intéresse aux problématiques liées aux environnements de dimension massive mixant le réel et le virtuel et générant des quantités de données complexes nécessitant l'automatisation de leur traitement et de leur analyse afin d'en extraire une connaissance et des modèles à forte valeur ajoutée.Rôle & ObjectifL'un des défis majeurs dans le domaine de l'intelligence artificielle et la vision par ordinateur est de pouvoir doter les systèmes informatiques de la capacité humaine à identifier simultanément et finement plusieurs objets.Plusieurs systèmes totalement supervisés ont déjà fait leurs preuves sur la détection de multiples objets dans des images. La problématique majeure de tels systèmes est qu'ils ont besoin de prédéfinir à l'avance une liste de catégories d'objets à identifier.Le but de ce stage est d'implémenter une approche interactive basée sur du Deep learning et permettant d'extraire n'importe quel type d'objet dans une image donnée.Dans un premier temps, vous devrez établir une recherche bibliographique sur le domaine puis, avec le guidage de votre tuteur, déterminer la méthode la plus adaptée pour répondre au problème posé. Une implémentation de la méthode sera ensuite mise en ?uvre. Enfin, une démonstration des résultats clôturera le stage.

Niveau d'études souhaité : Bac + 5
Expérience souhaitée : 6 mois - 1 an

Etudiant(e) en Ecole d'Ingénieurs ou Master universitaire, vous préparez un diplôme de niveau Bac+5 ou Mastère spécialié.
Vous vous spécialisez en Mathématiques Appliquées/ Optimisation/ Processus Stochastiques/ Apprentissage Statistique/ Réseaux de neurones profonds (Deep learning).
Durée 6 mois maximum, à débuter dès Mars 2018

Compétences techniques requises
? Bonne maîtrise du Python, C++ et de la programmation Objet
? Bonne maîtrise de l'anglais
? Des bases en apprentissage statistique, surtout en Deep learning
? Expérience de développement sur des frameworks de Deep learning

Qualités professionnelles requises
? Curieux(se) et motivé(e)
? Rigoureux(se), autonome et assidu(e) dans votre travail

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CATIA, SOLIDWORKS, SIMULIA, DELMIA, ENOVIA, GEOVIA, EXALEAD, BIOVIA, NETVIBES, 3D VIA, 3DEXCITE sont des marques déposées de Dassault Systèmes ou de ses filiales aux USA et/ou dans d'autres pays.