Apprentissage de la saisie d’objets en robotique
By Johann Huber on Wed, 2022-11-09 13:36(English bellow) (Details in the attached file)
AgeNts Distribues, Robotique, Recherche Opérationnelle, Interaction, DEcision
La responsable des stages est Safia Kedad-Sidhoum.
La durée des stages est de 5 mois minimum et 6 mois maximum. Les soutenances auront lieu cette année en Septembre.
Propositions de stages de M2.
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L’apprentissage de la saisie d’objets en robotique fait l’objet d’une attention croissante depuis plusieurs années, justifiée par les forts enjeux scientifiques et pratiques qui lui sont associés. Si l’environnement est parfaitement déterministe, le problème est relativement simple : il s’agit de commander un bras manipulateur pour atteindre des positions précises, et ouvrir ou fermer le préhenseur. Mais ces approches se limitent à des scénarios très fortement contraints.
L'information quantique est un domaine de recherche à l'intersection entre la théorie de l'information et la théorie quantique. Les enseignements de ses deux théorie sont effectués dans des cursus distincts, ce qui implique que dans un cursus d'information quantique les étudiants proviennent de parcours fondamentalement différents: selon leur formation, ils auront plus ou moins de difficultés à assimiler certains items.
Voir fichier joint.
Les jeux sérieux à vocation pédagogique exploitent les ressorts ludiques du jeu vidéo pour proposer des expériences d’apprentissage innovantes. Dans le cadre du projet IE-CARE (http://iecare.lip6.fr/) une des missions vise à produire des ressources adaptées aux besoins des enseignants pour l’enseignement de pensée informatique à l’école primaire.
What is the common point between the affectation of students to universities (in particular, in
France, the Parcoursup algorithm), the influence of someone in a social network (like Twitter), the
responsibility of a formula in the inconsistency of a belief base, the impact and synergy of some criteria
in a multi-criteria decision making situation? In all these situations we are confronting with a set of
objects/persons on which we have information on the results of some coalitions/groups, and where it is
The aim of this internship is to analyze group interaction and their evolution over time. We will rely on existing data (images and videos) of group interaction that have been annotated at different levels (activity, speaking, laughing, non-verbal behavior). We will first make use of the database MatchNMingle (Raman&Hung,19).
Les avancées technologiques ainsi que l’introduction de intelligence artificielle et des
sciences cognitives dans le monde de l’éducation ont permis des grandes avancées
dans ce domaine.
Dans ce stage, nous souhaitons utiliser l’intelligence artificielle pour analyser les traces
des mouvements oculaires (oculométrie) de personnes en situation d’apprentissage
en cherchant à les associer à d’autres données issus de l’analyse de la vidéo ou des
traces d’interaction. Les analyses des données se feront à partir de vidéos et seront
Markov Decision Processes (MDPs) and reinforcement learning (RL) are two very successful paradigms adopted in artificial intelligence for designing autonomous agents capable of dealing with sequential decision problems under uncertainty. The decision problem is formalized as a tuple with S the set of system states, A the set of possible actions, T the transition function and R the reward function. The transition function represents the non-deterministic dynamic of the system and gives the probability for the system to move from a state s to a state s’ when an action a is taken.