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SUMMARY:Recrutement d'un technicien BAP E en NOEMI CNRS
DESCRIPTION:Le laboratoire GREYC recrute un technicien BAP E (NOEMI CNRS)\, n’hésitez pas à candidater ! \nPour des détails consulter ce lien.
URL:https://www.greyc.fr/event/11492/
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SUMMARY:Recrutement d'un apprenti de BUT 3 INFO pour le développement et déploiement de logiciels de recherche
DESCRIPTION:Le service Développement et Déploiement d’applications (DDA) du laboratoire GREYC UMR CNRS 6072 souhaite recruter un apprenti de BUT 3A INFO afin de maintenir\, déployer et documenter des applications logicielles portant sur ses activités de recherche. \nRetrouvez cette offre sur notre rubrique emploi à https://www.greyc.fr/laboratoire/#OffresPosteNonPermanent
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SUMMARY:Recrutement à l'IUT GON de 4 enseignant.e.s-chercheur.se.s en Informatique\, IA pour les gestion et l'analyse des données\, sécurité Informatique (CPER avec charge d’enseignement réduite)
DESCRIPTION:Dans le cadre des projets CMA NORMANTHIIA et CYRCE\, l’Université de Caen Normandie recrute quatre enseignant.e.s-chercheur.se.s en informatique\, intelligence artificielle pour la gestion et l’analyse des données\, et sécurité informatique (contrats de projet d’enseignement et de recherche avec charge d’enseignement réduite). La personne recrutée sera rattachée aux départements Informatique\, Réseaux et Télécom ou Sciences des données de l’IUT Grand Ouest Normandie (Sites de Caen\, Ifs et Lisieux) et au laboratoire GREYC UMR 6072. \n\nProfil Intelligence Artificielle pour la gestion et l’analyse de données :\nhttps://choisirleservicepublic.gouv.fr/offre-emploi/enseignant-en-informatique-et-intelligence-artificielle-pour-la-gestion-et-l-analyse-des-donnees-reference-2024-1568577/\nProfil Informatique :\nhttps://choisirleservicepublic.gouv.fr/offre-emploi/contrat-de-projet-d-enseignement-et-de-recherche-informatique-reference-2024-1568590/\nProfil Sécurité Informatique (2 postes) :\nhttps://choisirleservicepublic.gouv.fr/offre-emploi/contrat-de-projet-d-enseignement-et-de-recherche-informatique-reference-2024-1568598/\n\nLes intitulés de poste se veulent génériques et permettent de défendre des projets de recherche variés.\nDes détails sur les postes sont visibles à\nhttps://www.unicaen.fr/universite/travailler-a-luniversite/personnels-enseignants-et-chercheurs/enseignants-contractuels/\nLes candidats pourront déposer leur dossier complet (CV\, lettre de motivation et copie du dernier diplôme obtenu) par mail aux chefs de département avec copie à drh.recrutement.enseignants@unicaen.fr. \nDate limite de candidature : 16 Juin 2024.
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SUMMARY:Journée 2024 du laboratoire GREYC : 21 Juin 2024
DESCRIPTION:La journée 2024 du GREYC aura lieu à la CCI de Caen (1 Rue René Cassin\, 14280 Saint-Contest) le 21 Juin 2024. \nAu programme : présentations\, démonstrations ! \nInscriptions à https://tinyurl.com/greyc2024 \nConsultez le programme \n \n 
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SUMMARY:Séminaire IMAGE : "Navigating the Evaluation Landscape: From Scalar Metrics to Parametrized Curves in Generative Model Assessment" (Benjamin Sykes)
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Benjamin Sykes\, doctorant de l’équipe IMAGE du GREYC.\nIl donnera un séminaire IMAGE\, le jeudi 30 mai 2024\, à 14h00\, en salle de séminaire F-200.\nTitre: « Navigating the Evaluation Landscape: From Scalar Metrics to Parametrized Curves in Generative Model Assessment »\nRésumé: \n\n\n\nWhile it seems fairly easy to evaluate the « quality » of a generative model’s output\, finding a metric that intrinsically quantifies the performance of the model remains a difficult task\, let alone defining what a « performant generative model » in fact means.\n\nWhereas most generative models outputs are still evaluated with some scalar values such as Fréchet Inception Distance (FID) or Inception Score (IS)\, in the last years (Sajjadi et al.\, 2018) proposed a definition of precision and recall for distributions (PRD) with an interpretation as a precision-recall curve\, therefore transposing a concept already used and accepted in binary classification. Since then\, various different approaches to precision and recall have seen the light (Kynkaanniemi et al.\, 2019)\, (Park et al.\, 2023)\, (Naeem et al.\, 2020). While those implementations of precision and recall tend to jointly simplify the computations\, give an intuition of the algorithms and aim at reducing the effects of outliers\, they do have noticeable short-comings such as the fact they are based solely on some intuition and they overlook the initial and mathematically grounded definition of precision and recall as a trade-off curve.\n\nAfter presenting the generative model evaluation landscape by presenting the existing evaluation metrics (FID\, IS\, PRD\, Improved Precision Recall\, Density Coverage). We will then motivate the use of precision and recall as parametrised curves as opposed to two scalar metrics.  We will finally present our unifying setting in which we extend common scalar PR metrics to PRD curves using the binary classification approach from (Simon et al.\, 2019).\n\n\n/ \nRéférences :\n\n\n\n\n\n– Kynkäänniemi\, T.\, Karras\, T.\, Laine\, S.\, Lehtinen\, J.\, & Aila\, T. (2019). Improved Precision and Recall Metric for Assessing Generative Models. Advances in Neural Information Processing Systems\, 32. https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2019/hash/0234c510bc6d908b28c70ff313743079-Abstract.html\n\n\n– Naeem\, M. F.\, Oh\, S. J.\, Uh\, Y.\, Choi\, Y.\, & Yoo\, J. (2020). Reliable Fidelity and Diversity Metrics for Generative Models. Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning\, 7176–7185. https://proceedings.mlr.press/v119/naeem20a.html\n\n\n– Park\, D.\, & Kim\, S. (2023). Probabilistic Precision and Recall Towards Reliable Evaluation of Generative Models. 20099–20109.\nhttps://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/html/Park_Probabilistic_Precision_and_Recall_Towards_Reliable_Evaluation_of_Generative_Models_ICCV_2023_paper.html\n\n\n– Sajjadi\, M. S. M.\, Bachem\, O.\, Lucic\, M.\, Bousquet\, O.\, & Gelly\, S. (2018). Assessing Generative Models via Precision and Recall. Advances in Neural Information Processing Systems\, 31. https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2018/hash/f7696a9b362ac5a51c3dc8f098b73923-Abstract.html\n\n\n– Simon\, L.\, Webster\, R.\, & Rabin\, J. (2019). Revisiting precision recall definition for generative modeling. Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning\, 5799–5808. https://proceedings.mlr.press/v97/simon19a.html\n\n\n\n\n/ \nOn vous y attend nombreux !
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