Stages M2 AIC [offres de stage]



RAPPORT DE STAGE (dû le 31 Août)
Sauf recommandations spécifiques de votre organisme d'accueil, respectez ces recommandations:
Le STAGIAIRE doit remplir le formulaire ci-dessous avant le 31 Août (inclu).

8 pages max of self-contained report + 1-2 extra pages of references + supplemental material (extra tables, code, systematic experiments, supplemental figures)

Format:
- Headings: Title, name, Github repo URL + Challenge URL (as needed)
- Section 1 = Background: Explain the context (answer the questions: what? why? what for?). Review prior art (answer the question: how?). Motivate your contribution by identifying the limitations of current solutions and explain how you contributed.
Section 2 = Material and methods: Describe the data that you used (source, statistics about e.g. number of samples, features, etc., visualize the data). This may include toy datasets, real world application data, and/or standard benchmarks. Describe the general methodology employed, including how you monitored progress. Describe the machine learning techniques and/or data science models that you applied.
Section 3 = Results: Describe your results with enough graphs and result tables, error bars (explain how they were computed) and compare with baseline methods.
Section 4 = Conclusion: What is the take home message and what remains to be done.


EVALUATION DU STAGE (dûe le 7 Septembre)
Le TUTEUR doit retourner le formulaire rempli avant le 7 Septembre (inclu) à: Alexandre Verrechia, CC Isabelle Guyon.
L'évaluation doit obligatoirement comporter deux notes:
- note de présentation orale (de 0 à 4, 4 est meilleur)
- note du rapport (de 0 à 4, 4 est meilleur; diviser la note sur 20 par 5)

Grading the oral presentation: The tutor and jury members may use these guidelines to give a grade over 20 points to the ORAL PRESENTATION:
- PROBLEM SETTING: 4 points.
Compréhension et bonne exposition du problème qui se pose, incluant description des données à analyser (si pertinent). 
- PRIOR ART: 4 points.
Revue de literature.
- METHOD: 4 points.
Approche scientifique et technique choisie, méthodologie: pertinence et originalité.
- RESULTS: 4 points.
Résultats et comparaison critique avec d'autres approches.
- PRESENTATION: 4 points.
Clareté de la présentation et charisme.

Grading the report: The tutor and other correctors may use these guidelines to give a grade over 20 points to the REPORT:
1) Originality (5 points): Whether the proposed approach, analysis and / or algorithms contain original ideas.
2) Scientific and technical quality (10 points): Whether 
- the algorithms are implemented clearly and efficiently;
- systematic experiments are conducted with comparisons with baseline methods and error bars;
- good visualizations are made;
- results are critically assessed.
3) Presentation (5 points): Whether the report is clearly written, well-presented with enough figures and graphs (referenced in the text and with good captions) and a bibliography.



Modalités de contrôle des connaissances (conditions exceptionnelles COVID-19):

1) Les étudiants devront rendre leur rapport de stage au plus tard le 31 Aout, 2020.
2) Les étudiants devront faire au moins 4 mois de stage (dont une partie pourra être faire non-rémunérée, sous forme de “projet”, si la signature de la convention a été retardée, à confirmer avec l’encadrant de stage).
3) Les étudiants n’ayant pas terminé leur stage le 31 Aout pourront le finir après.
4) Un jury de première session se réunira mi-septembre.
5) Les étudiants dont la note de stage sera insuffisante pour avoir leur diplôme en première session (minimum de 10/20)  pourront continuer leur stage (soit qu’il n’ait pas été fini, soit en prolongation sur la base du volontariat) et soumettre un nouveau rapport avant le 30 Novembre, 2020
6) Un jury de deuxième session se réunira mi-décembre pour juger ces nouveaux rapports.

Les étudiants doive poursuivre leur stage dans la mesure du possible par télé-travail. La gratification est due même en télé-travail.
Avenants à la convention de stage pendant le confinement: 


En cas de problème, voyez la page ressources, ou contactez-moi.

Enseignant référent : 
Vous devez choisir (en plus de votre tuteur/encadrant de stage) un enseignant référent (un prof. du master ou de votre école d’origine) qui suivra votre stage. Voir dispositions générales.
Cet enseignant peut être votre tuteur de stage si vous faite un stage dans un labo de l’université, mais pas obligatoirement. Si vous ne trouvez personne, vous pouvez choisir un des responsables du master (Isabelle Guyon ou Aurélien Decelle) mais il vaut mieux choisir un prof. qui a des compétences spécifiques et pas trop de stagiaires à suivre!

Contactez le prof. que vous avez choisi pour obtenir son accord. Son rôle est de 
- vous donner un retour sur votre proposition de projet, 
- suivre vos progrès
- vous conseiller en cas de problème
- vous aider à préparer et assister à votre présentation orale finale
- corriger votre rapport

Déroulement du stage
Au cours de votre stage, vous devrez:
- effectuer un travail scientifique et non seulement un travail l’ingénierie 
- apporter des contributions originales et non seulement faire des améliorations incrémentales
- inclure des aspects se rapportant à votre parcours M2 AIC : intelligence artificielle, machine learning, science des données, traitement du langage
1er mois:
- faire une revue bibliographique de l’état de l’art
- identifier une approche qui convient avec des aspect originaux qui seront propres à votre contribution
2ème mois:
- rédiger une proposition de projet [et demander le retour de votre encadrant de stage et de votre enseignant référent]
- faire des expériences préliminaires
- obtenir un retour de vos collègue et/ou tuteur [éventuellement faire une présentation orale]
du 3ème à l'avant-dernier mois:
- effectuer des experiences systématique comparant plusieurs approches
- analyser vos résultats
- obtenir un retour de vos collègue et/ou tuteur [éventuellement faire une autre présentation orale]
- itérer
Dernier mois:
- faire une présentations orale finale de vos résultats à vos collègues de travail
- faire un rapport écrit.

Votre note sera basée sur:
- le rapport de votre tuteur (encadrant de stage) et son appréciation de votre présentation orale
- le rapport de votre enseignant référent et son appréciation de votre rapport écrit
- l’avis des responsables du master
- la décision finale du jury

Les critères de notation seront:
- Presence d’aspects se rapportant aux M2 AIC : intelligence artificielle, machine learning, science des données, traitement du langage
- Bonne compréhension de la problématique et bonne exposition du problème à résoudre (avec état de l’art et bibliographie)
- Contributions originales; comparaisons systématiques; développement de nouvelles méthodologies; ou apports théoriques ou conceptuels
- Bonnes analyses, soutenues par des représentation graphiques claires, des barres d’erreurs, et une discussion des aspects computationels
- Soin apportés à la présentation des travaux (orale et écrite)
- Intégration au travail de l’équipe et transmission des compétences

Master IA 2020/2021

In preparation:


Autres enseignements

I had administrative charge of two masters in 2019-2020: 
  • M1 EIT: Data Science
  • M2 AIC: Apprentissage Information et Contenu.
In 2020-2021, this will become the M1+M2 master program in Artificial Intelligence.

I am creating a new L1 class: Introduction do Data Science [slides].

Since 2016, I am running two project-based classes in tandem at University Paris-Saclay:
  • My master students create mini-challenges in data science
  • My undergraduate student solve them.

Prior to that, I taught a machine learning class at UC Berkeley (fall 2015) and a feature selection class at ETH Zurich (2005/2006).

PhD students:
Benjamin Donnot (graduated jan 2019, emgineer at RTE France)
Lisheng Sun (graduated dec 2020, data scientist at Credit Agricole)
Diviyan Kalainathan (graduated dec 2020, data scientist at FenTech solutions)
Victor Estrade
Zhengying Liu
Balthazar Donon
Adrien Pavao

Master students:
Baiyu Chen (2015)
Imad Chaabane (2016)
Marvin Lerousseau (2018)
Adrien Pavao (2018)
Thomas Gerspacher (2018)
Zhen Xu (2019)
Luca Veyrin-Forrer (2019)
Nathan Grinsztajn (2019)
Saloni Dash (2019-2020)

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Isabelle Guyon,
Jul 27, 2020, 5:09 PM
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Isabelle Guyon,
Jun 10, 2020, 1:19 PM
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Isabelle Guyon,
Jun 10, 2020, 1:19 PM
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Isabelle Guyon,
Apr 13, 2020, 2:07 PM
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Isabelle Guyon,
Jun 10, 2020, 1:18 PM
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Isabelle Guyon,
Jun 10, 2020, 1:19 PM