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Stage - mise en place d'une méthode de layer pruning pour modèle cnn h/f

Palaiseau
Stage
Cea
Publiée le 24 septembre
Description de l'offre

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CEA Tech Corporate from CEA Tech on Vimeo .

En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnementde recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions.

1. https://gitlab.eclipse.org/eclipse/aidge

2. https://eclipse-aidge.readthedocs.io/en/latest/

3. https://www.cea.fr/presse/Pages/actualites-communiques/ntic/lancement-premiere-plateforme-open-source-ia-embarquee.aspx

Description du poste :

Pour y arriver, le candidat utilisera l’outil de Deep Learning Aidge. Des ressources de calculs conséquentes, un environnement de développement optimisé ainsi que la proximité avec des experts du domaine de l’embarqué permettra au candidat de réaliser une étude complète. Ce stage permet de faire une contribution dans un projet open source utilisé par de nombreux industriels. La méthode développée sera valorisée et directement implémenté en embarqué sur cible.

Le stage se déroulant dans un environnement de recherche scientifique, le sujet pourra être amener à évoluer suivant les différents résultats du candidat. Des travaux d’analyses permettront d’ajuster la direction des travaux à effectuer:

* Etude de l’état de l’art des méthodes de pruning structuré pour CNN4.
* Développement de la méthode de pruning en C++ dans Aidge.
* Benchmark de la méthode en inférence sur serveur.
* (Optionnel) Benchmark de la méthode sur différentes cibles embarquées.

En fonction des attendus de votre école, les sujets pourront être discutés.

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