Loading...
Bienvenue sur la collection des archives ouvertes HAL du PaRis AI Research InstitutE
Le plan 3AI
Le Prairie Institute (PaRis AI Research InstitutE) est l'un des quatre instituts français d'intelligence artificielle, créés dans le cadre de l'initiative nationale française sur l'IA annoncée par le président Emmanuel Macron le 29 mai 2018.
La création d’un petit nombre d’instituts de recherche interdisciplinaires en IA (ou «3IA» pour «Instituts Interdisciplinaires d’Intelligence Artificielle») a constitué une part importante de ce plan ambitieux, doté d’un budget total d’un milliard d’euros. Après un appel à participation ouvert en juillet 2018 et deux tours d'examen par un comité scientifique international, les projets de Grenoble, Nice, Paris et Toulouse ont officiellement reçu le label 3IA le 24 avril 2019, pour un budget total de 75 millions d'euros.
Pour en savoir plus sur PaRis AI Research InstitutE, consultez son site web.
Le Prairie Institute (PaRis AI Research InstitutE) est l'un des quatre instituts français d'intelligence artificielle, créés dans le cadre de l'initiative nationale française sur l'IA annoncée par le président Emmanuel Macron le 29 mai 2018.
La création d’un petit nombre d’instituts de recherche interdisciplinaires en IA (ou «3IA» pour «Instituts Interdisciplinaires d’Intelligence Artificielle») a constitué une part importante de ce plan ambitieux, doté d’un budget total d’un milliard d’euros. Après un appel à participation ouvert en juillet 2018 et deux tours d'examen par un comité scientifique international, les projets de Grenoble, Nice, Paris et Toulouse ont officiellement reçu le label 3IA le 24 avril 2019, pour un budget total de 75 millions d'euros.
Pour en savoir plus sur PaRis AI Research InstitutE, consultez son site web.
Nombre de dépôts en texte intégral
770
Nombre de notices
770
Derniers dépôts
Mots clés
Medical imaging
Electronic health records
Alzheimer's disease
Computer Vision and Pattern Recognition csCV
Exoplanet detection
Optimization
Longitudinal data
Artificial intelligence
Data imputation
Genomics
Classification
Reproducibility
Functional connectivity
Frank-Wolfe
Variational autoencoder
MRI
Image processing
Alzheimer's Disease
Software
Clinical data warehouse
BERT
Machine translation
Brain MRI
Inference
Data Augmentation
FOS Mathematics
Inverse problems
Kalman filter
Self-supervised learning
Representation learning
Machine Learning
Image quality assessment
Mixture models
Validation
Online learning
Evaluation
Multiple sclerosis
Interpretability
HIV
Computer vision
FOS Computer and information sciences
Convex optimization
MT
Magnetic resonance imaging
Computational pathology
Breast cancer
Neural networks
Computational Pathology
Optimization and Control mathOC
Ensemble learning
Huntington's disease
Data visualization
Computational modeling
Reinforcement learning
Object detection
Microscopy
Graph alignment
Clustering
Dimensionality reduction
Brain
Fluorescence microscopy
Electronic health record
Riemannian geometry
Adaptation
Large language models
Disease progression modeling
Machine learning
Image synthesis
Kernel methods
Clinical Data Warehouse
Robustness
Transfer learning
French
Natural language processing
Wavelets
Computer Vision
Deep Learning
First-order methods
Action recognition
Curvature penalization
Segmentation
Computational social choice
Whole slide images
PET
Cancer
Robotics
Conjunctive queries
Dementia
Bias
Hippocampus
Prediction
Neuroimaging
Simulation
Human-in-the-loop
Deep generative models
Deep learning
Alzheimer’s disease
Direct access
Cross-validation
Loss function