About the position
About the research centre or Inria department Créé en 2008, le Centre de recherche Inria de Saclay est situé au cœur du pôle d’excellence scientifique et technologique Paris-Saclay qui réunit à lui seul 15% de la recherche française. Au service du développement de l’Université Paris-Saclay et de l’Institut Polytechnique de Paris, le Centre Inria de Saclay compte 80 personnes travaillant dans les services d’appui à la recherche et 500 scientifiques issus de 54 nationalités. Bénéficiant d'une croissance continue, le centre totalise aujourd'hui 42 équipes-projets et deux en cours de création, dont 21 communes avec avec l’Institut Polytechnique de Paris, 16 avec l’Université Paris-Saclay, ainsi que 7 EP Inria dont une en collaboration avec l’Onera et une en collaboration avec le Pôle Universitaire Centre Val de Loire. Ces équipes de recherche sont réparties sur plus de dix sites. Context Dans le cadre du programme national d'évaluation de l'IA (EVALIA) L' objectif est de développer des outils mathématiques effectifs et venant avec des garanties théoriques pour étudier, détecter et caractériser des comportement anormaux (hallucinations, attaques, etc...) de modèles d’apprentissage profond complexes, avec une attention particulière portée aux architectures à base de mécanismes d’attention, de type transformers. La méthodologie adoptée reposera sur une approche combinant Analyse Topologique des données [?] et méthodes statistiques. Assignment Missions : S’appuyant sur les compétences complémentaires du LMO (Laboratoire de Mathématiques d’Orsay) en apprentissage statistique et sur l’expertise de l’équipe DataShape (INRIA Saclay) en inférence géométrique et analyse topologique des données (TDA), la personne recrutée mènera des recherches couvrant les différents aspects de cette thématique ainsi que ses applications. Le programme de recherche s’articulera autour de deux axes principaux. Le premier (Axe 1) portera sur l’étude des structures d’activation des réseaux de neurones (graphes, matrices d’attention...), le second (Axe 2) portera sur l’analyse topologique dynamique de l’évolution des distribution de données à travers les espaces latents. L'encadrement de ce projet de thèse sera assuré par Frédéric Chazal et Gilles Blanchard. Main activities Après une première étude bibliographique, la première année sera essentiellement consacrée à l’Axe 1. Le travail de recherche de l’Axe 2 débutera la seconde année en parallèle de la continuation de l’Axe 1. La troisième année sera consacré à la finalisation des travaux réalisés dans les 2 axes et à l’exploration d’éventuelles nouvelles directions de recherche qui seraient apparues pendant les années 1 et 2. Elle sera aussi consacré à la finalisation de l’implémentation d’outils effectifs publiquement disponibles qui pourront être intégrés à la bilbiothèque open source Gudhi développée par DataShape. Skills Etre titulaire d'un Master en Mathématiques Avoir de solides connaissances et compétences en topologie, statistique et machine learning.
This listing was collected from a public source and is reproduced here for
information only. Always confirm the details on the original posting before applying.
View the original posting