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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.

Nombre de dépôts en texte intégral

770

Nombre de notices

770

Mots clés

Brain Computational modeling Inference Optimization and Control mathOC Disease progression modeling Software HIV Image processing Simulation Human-in-the-loop Electronic health record MT Kernel methods Image synthesis Clinical data warehouse Wavelets Huntington's disease Interpretability Robotics Conjunctive queries Clustering Dementia Machine translation FOS Computer and information sciences Adaptation Robustness Alzheimer's Disease Convex optimization Deep learning Representation learning Hippocampus Computer Vision Kalman filter Breast cancer Curvature penalization PET Cross-validation Alzheimer’s disease First-order methods BERT Transfer learning Neuroimaging Image quality assessment Magnetic resonance imaging Classification Loss function Validation Exoplanet detection Mixture models Frank-Wolfe Online learning Graph alignment Ensemble learning Data imputation Neural networks Fluorescence microscopy Brain MRI Machine learning French Genomics Reinforcement learning Whole slide images Prediction Deep Learning Self-supervised learning Variational autoencoder Clinical Data Warehouse Microscopy Segmentation Longitudinal data Bias Large language models FOS Mathematics Computational social choice Evaluation Data Augmentation Cancer Alzheimer's disease Object detection Computational Pathology Computer vision Deep generative models Action recognition Direct access Medical imaging MRI Artificial intelligence Electronic health records Optimization Inverse problems Computer Vision and Pattern Recognition csCV Reproducibility Data visualization Riemannian geometry Computational pathology Natural language processing Multiple sclerosis Functional connectivity Machine Learning Dimensionality reduction
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