Winter training school AI for Digital Infrastructure - Digital Infrastructure for AI IMT Nord Europe, France
Intervention de Philippe Mary le 7 novembre 2024 à l'IMT Nord Europe
Philippe Mary, porteur du projet RIS3 interviendra le jeudi 7 novembre dans le cadre d’une training school organisée à l’IMT Nord Europe à destination des doctorants autour de la thématique « IA pour les infrastructures numériques et infrastructures numériques pour l’IA »
Ce training school proposera un programme complet axé sur l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique dans les systèmes de télécommunications et de réseaux. L'événement réunira d'éminents experts du monde universitaire et de l'industrie qui donneront des conférences de pointe et des séances de travaux pratiques.
Voici un résumé de l’intervention de Philippe Mary « Apprentissage par renforcement dans les communications sans fil ».
Abstract :
Reinforcement learning in wireless communications
In this course, we will introduce the attendees to reinforcement learning algorithms and their application to wireless communications. Reinforcement learning can be rooted back to the behavioral psychology and dynamical programming in computer science. The foundation of reinforcement learning will be first reviewed and the class of problems suitable for being solved with a reinforcement learning algorithm introduced. Once the problem can be modeled with a Markov decision process, then reinforcement learning approach can be applied. We will briefly exposed the optimal solution of a Markov decision process and practical algorithms that can be used. Two applications in wireless communications will be given. The first one involves a mutli-armed bandit algorithm for opportunistic radio communications and the second a Q-learning approach to switch on or off base stations in a wireless network in order to save energy. The end of the talk will open perspectives on this fast-growing topic with the current theoretical and practical issues in this domain.
RIS3 partenaire du cycle universitaire préparatoire de Lannion
Un cycle universitaire préparatoire aux Grandes Ecoles ouvre ses portes à Lannion en septembre 2024
Dans le cadre du projet RIS3, l’IUT de Lannion et l’ENSSAT proposent aux étudiantes et aux étudiants, à partir de la rentrée de septembre 2024, un cycle universitaire préparatoire aux Grandes Ecoles (CUPGE) de 2 ans à l’IUT de Lannion.
Ce nouveau parcours post bac donnera une opportunité aux bons profils visant une école d’ingénieur post IUT d’intégrer une nouvelle organisation sans allongement des études.
Ce projet ambitieux s’appuie sur des spécialités de formation cohérentes entre l’IUT et l’ENSSAT et un véritable tissu d’entreprises partenaires dans les domaines de la photonique, de la cybersécurité et des télécommunications.
Ce cycle offre aux étudiant·e·s deux parcours : Physique ou Cybersécurité.
La première rentrée se tiendra le 02 septembre avec 35 étudiants au total (25 pour Cyber et 10 pour Physique), bien au dessus de l'effectif attendu, ce qui démontre la qualité et l'attractivité de cette offre.
Cette nouvelle opportunité sur le territoire lannionais répond à l’action 2 du projet RIS3 qui vise à améliorer l’intégration des étudiant·e·s en Master ou écoles d’ingénieurs avec deux axes :
- Renforcement de savoirs fondamentaux en créant des modules optionnels orientés poursuite d’études, en deuxième année ou troisième année du BUT.
- Création d’un parcours spécifique incluant à la fois des enseignements de matières fondamentales (Maths, Physique) et des enseignements techniques du BUT en collaboration avec une école d’ingénieurs afin d’avoir une intégration automatique.
Pour plus de renseignements, vous pouvez contacter l’IUT de Lannion ou l’ENSSAT.
Nos partenaires parlent du projet RIS3
Le projet RIS3 est un projet collaboratif avec des acteurs reconnus en Bretagne et enthousiastes à l'idée de relever les défis nécessaires pour permettre à la France d'avoir des réseaux de télécommunication intelligents, sécurisés, souverains et soutenables.
L'université de Rennes parle du projet RIS3 dans deux articles :