Proposition d’une approche de capitalisation d’indicateurs dédiés à une étude d’impact du dispositif d’amélioration du français écri+.

Proposition d’une approche de capitalisation d’indicateurs dédiés à une étude d’impact du dispositif d’amélioration du français écri+.   Directeurs : Madeth May (LIUM), Valérie Renault (CREN) Mails : prenom.nom@univ-lemans.fr Date limite de candidature : 22 mai 2020   Contexte de la thèse : Le projet national PIA écri+ (http://ecriplus.fr/) est dédié à l’accompagnement des étudiants […]

Enrichir une pédagogie active par des techniques de réalité augmentée

Enrichir une pédagogie active par des techniques de réalité augmentée   Directeur : Sébastien George Co-Encadrant(s) : Iza Marfisi Mails : prenom.nom@univ-lemans.fr Date limite de candidature : 22 mai 2020   Contexte de la thèse : Laboratoire d’Informatique de l’Université du Mans (LIUM). Cette thèse se déroulera au sein de l’équipe IEIAH (Ingénierie des Environnements […]

Apprentissage actif, interprétation et contrôle pour la synthèse neuronale de parole expressive

Apprentissage actif, interprétation et contrôle pour la synthèse neuronale de parole expressive   Directeur : Sylvain Meignier et Anthony Larcher Co-Encadrant(s) : Marie Tahon Mails : prenom.nom@univ-lemans.fr Date limite de candidature : 22 mai 2020   Contexte de la thèse : La thèse aura lieu au Laboratoire d’Informatique de l’Université du Mans (LIUM) dans l’équipe […]

Extraction d’informations sémantiques end-to-end à partir du signal audio

Extraction d’informations sémantiques end-to-end à partir du signal audio   Directeur : Sylvain Meignier Co-Encadrant(s) : Antoine Laurent, Nathalie Camelin, Nicolas Dugué Mails : prenom.nom@univ-lemans.fr Date limite de candidature : 22 mai 2020   Mots-clés : Reconnaissance et compréhension de la parole, approches End2End, réseaux de neurones, genre   Contexte de la thèse : Cette […]

Word embeddings temporels : néologismes, biais de genre, corpus des actualités françaises

Word embeddings temporels : néologismes, biais de genre, corpus des actualités françaises   Directeur : Sylvain Meignier Co-Encadrant(s) : Nicolas Dugué et Nathalie Camelin Mails : prenom.nom@univ-lemans.fr Date limite de candidature : 22 mai 2020   Mots-clés : Word embeddings, corpus temporels, étude de genre, détection de néologismes, médias   Contexte de la thèse : […]

Thèse : Intelligence Artificielle pour une compréhension de la parole contrôlée par la sémantique

Intelligence Artificielle pour une compréhension de la parole contrôlée par la sémantique   Directeur : Sylvain Meignier Co-Encadrant(s) : Nathalie Camelin et Antoine Laurent Mails : prenom.nom@univ-lemans.fr Date limite de candidature : 22 mai 2020   Contexte de la thèse : Cette thèse s’inscrit dans les thématiques de recherche de l’équipe Language and Speech Technologies […]