► 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

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