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Fri, 12 Jul 2024 20:22:12 +0000
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Le projet aura également une dimension transcognitive pour tenter d'explorer ce cadre en condition normale et pathologique. Sur le plan neuro-computationnel, nous utiliserons plusieurs méthodes d'analyse (machine learning non-supervisé, théorie de réseaux et deep learning) pour la fusion multimodale et développerons l'apprentissage par transfert dans le cadre de l'IA deep learning. Les biomarqueurs multimodaux (neuropsychologie, neuroimagerie fonctionnelle et anatomique) ont été acquis dans nos travaux précédents. Contexte de travail Environnement de travail. Le travail de thèse sera réalisé au LPNC UMR CNRS 5105 () sous la direction de Monica Baciu () et une équipe coordinatrice composée de Sophie Achard LJK () et Martial Mermillod LPNC (). La/le doctorant(e) travaillera en équipe avec des chercheurs, ingénieurs, post-doctorants, doctorants et étudiants M2R. Sujet de thèse deep learning center. Il/elle interagira avec les chercheurs et spécialistes du programme Cerveau & Cognition de l'UGA IDEX. Il/elle sera inscrit(e) à l'école doctorale EDISCE dans la spécialité Sciences cognitives, Psychologie Cognitive et Neurocognition.

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Ceci s'associe à un changement actuel de paradigme, avec des modèles neurocognitifs qui considèrent que les comportements humains sont rendus possibles par des interactions complexes entre les fonctions cognitives. La fusion (intégration) de données multimodales pourrait non seulement compenser les limites de chaque modalité, mais aussi de détecter des caractéristiques qui sont intrinsèquement multimodales. Objectifs et programme de recherche. Ce travail de recherche se situe à l'interface entre du langage et la mémoire déclarative et adresse la question de leur union interactive dans une perspective multimodale et intégrative, avec les méthodes d'intelligence artificielle. Le projet aura deux dimensions, neurocognitive et neuro-computationnelle. Offre d'Emploi Dans l'Intelligence Artificielle en France | AI Jobs. Sur le plan neurocognitif, l'objectif est de valider et enrichir ce nouveau cadre théorique L∪M langage-union-mémoire que nous avons développé récemment (Roger et al., 2022) et qui consiste en à considérer que le langage et la mémoire sont deux fonctions inséparables et que leur évaluation doit se faire de manière conjointe interactive, plutôt qu'isolément.

En utilisant cet émulateur, il sera alors possible de l'utiliser comme contournement dans un code d'inférence récemment développé. Cela permettra l'utilisation de statiques d'ordre élevé telles que la norme l1 de la transformée en ondelettes de la carte convergence pour contraindre les paramètres cosmologiques, la norme l1 étant qui une statistique extrêmement puissante (Ajani et al, 2021). La méthode sera d'abord appliquée sur le relevé CFIS, puis sur Euclid. References Barthelemy A., Codis S. Sujet de thèse deep learning tools. and Bernardeau F., "Probability distribution function of the aperture mass field with large deviation theory", 2021, MNRAS, 503, 5204; V. Ajani, J. -L. Starck and V. Pettorino, "Starlet l1-norm for weak lensing cosmology", Astronomy and Astrophysics, 645, L11, 2021.