Suggestions de projets

Détection Automatique de video Deep Fake

Description du projet : Les méthodes récentes de deep learning permettent de générer facilement des vidéos deep fake en animant l’image d’une personne (https://youtu.be/u-0cQ-grXBQ). L’idée de ce projet est de créer une large base de donnée de video deepfake. Ensuite, cette base de donnée sera utilisée pour entraîner un réseau de neurones afin de détecter les videos deepfake.

Interaction en langue naturelle avec une base de données

Interacting with a database in natural language

 

L’objectif est de permettre à un utilisateur occasionnel d’utiliser et de gérer une petite base de données en s’exprimant de manière naturelle.
Par exemple:

Learning sparse neural topologies for embedded avionic applications

Convolutional Neural Networks (CNNs) can be trained to achieve state-of-the-art performance in several computer vision tasks thanks to complex topologies with millions of learnable parameters. Such complex topologies limit however the chances to deploy such architectures on embedded devices, where installed memory and computational resources are limited. Nevertheless, once a network has been trained at a task, part of the connections between neurons can be dropped, yielding a sparse network topology with reduced memory foot print.

Entraînement de systèmes de détection d'intrusion et contre-attaques

De nombreuses attaques sur les systèmes informatiques se font à distance, via le réseau, et constituent ce que l'on appelle une intrusion. Depuis de nombreuses années, la détection d'intrusion repose sur l'apprentissage automatique à partir des données représentant des échanges réseau valides ou malicieux (émis par des attaquants).

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