Data Science and Artificial Intelligence

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ICube Research Axis on '''“Data Science and Artificial Intelligence”'''
Axe transverse '''“Intelligence Artificielle et Sciences de Données”'''
 
   
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The main objective of research axis DSAI is to bring together researchers working in areas related to artificial intelligence and data science by building forums for scientific exchanges within ICube. It targets researchers developing novel methods as well as researchers desiring to apply DSAI approaches to analyze their data, such as images, videos, time series and texts in all the application areas of the laboratory: health, environment, remote sensing, factories of the future.
L’objectif principal de l’axe transverse IA-SD est de rassembler tous les chercheurs du laboratoire ICube travaillant sur des approches d’intelligence artificielle ou d’analyse de masse de données, qu’ils soient des spécialistes du domaine développant de nouvelles approches d’apprentissage artificiel ou de fouille de données, des spécialistes de l’analyse d’un certain type de données (images, vidéos, séquences temporelles, textes, etc.) ou des spécialistes de domaines d’applications phares du laboratoire (santé, environnement, télédétection, usine du futur) utilisant ou souhaitant utiliser ce type de méthode sur leurs données.
 
   
'''Mots-clés''': images, vidéos, séquences temporelles, apprentissage par ordinateur, deep learning
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'''Keywords''': images, videos, time-series, machine learning, deep learning
   
 
'''Applications''':
 
'''Applications''':
* santé
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* Health
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* Environment
* environnement
 
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* Remote sensing
* télédétection
 
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* Factories of the future
* usine du futur
 
   
 
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* Nicolas Padoy (AVR)
 
* Nicolas Padoy (AVR)
 
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* Cédric Wemmert (SDC)
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* Hervé Yésou (SERTIT)

Version actuelle datée du 2 mai 2019 à 19:15

ICube Research Axis on “Data Science and Artificial Intelligence”

The main objective of research axis DSAI is to bring together researchers working in areas related to artificial intelligence and data science by building forums for scientific exchanges within ICube. It targets researchers developing novel methods as well as researchers desiring to apply DSAI approaches to analyze their data, such as images, videos, time series and texts in all the application areas of the laboratory: health, environment, remote sensing, factories of the future.

Keywords: images, videos, time-series, machine learning, deep learning

Applications:

  • Health
  • Environment
  • Remote sensing
  • Factories of the future

Coordination:

  • Vincent Noblet (IMAGeS)
  • Nicolas Padoy (AVR)
  • Cédric Wemmert (SDC)
  • Hervé Yésou (SERTIT)