Nous rejoindre, pour quoi faire ? Au sein de notre laboratoire de 15 personnes, qui travaillent au développement de capteurs d'images et à l'intégration d'algorithmes, votre stage consistera à développer une méthode de compensation des non-idéalités physiques introduites par des briques technologiques (bruit, dispersions, non-linéarités, hystérésis, etc.) dans des réseaux de neurones temporels. La méthode investiguée sera basée sur des techniques avancées de Deep Learning, et devra respecter les contraintes d'intégration silicium. Les principales étapes de ce stage porteront sur : - Investiguer les différentes stratégies de l'état de l'art, et sélectionner les stratégies les plus pertinentes au regard des spécifications du projet ; - Analyser les différentes sources d'erreurs associées aux briques technologiques avancées ; - Réaliser un modèle de réseau intégrant les différentes sources de non-idéalités, et le module de correction par apprentissage associé ; - Evaluer par simulation haut niveau les différentes stratégies de correction, ainsi que les contraintes d'implémentation associées. Les travaux se dérouleront principalement sur PC, dans les locaux du L3I, en utilisant le framework classique du Deep Learning (principalement Keras/Tensorflow).
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