Intervenant(e) - MSc 2 Artificial Intelligence
ECE. Ecole d'ingénieurs. Engineering School. · Paris, Île-de-France, France
Apply & track with Apply EdgeDans le cadre du MSc 2 Artificial Intelligence de l’ECE Paris, nous recherchons actuellement des enseignants, chercheurs et experts professionnels souhaitant intervenir sur plusieurs enseignements avancés en Intelligence Artificielle pour l’année académique 2026-2027 (Octobre-Novembre-Decembre)Les enseignements concernés sont les suivants :
- Knowledge Representation and Reasoning24 heures - 1 groupe internationalEnseignement intégralement en anglais
- Probabilistic Machine Learning and Uncertainty Quantification24 heures par groupe - 2 groupes : 1 FR et 1 INTERVolume total : 48 heuresEnseignement en français et en anglais selon le groupe
- Generative AI and Diffusion Models30 heures - 1 groupe FREnseignement en français
- Causal AI and Causal Machine Learning18 heures par groupe - 2 groupes : 1 FR et 1 INTERVolume total : 36 heuresEnseignement en français et en anglais selon le groupeNous recherchons idéalement des profils disposant d’une solide expertise scientifique ou professionnelle dans les domaines concernés, avec une volonté de transmettre des connaissances à un niveau MSc 2 et de proposer une approche combinant fondements théoriques, méthodologies, applications pratiques et travaux sur des cas réelsUne expérience préalable dans l’enseignement supérieur est appréciée, tout comme une activité de recherche ou une expérience professionnelle directement liée aux thématiques proposéesSi l’un de ces enseignements correspond à votre domaine d’expertise, je serais ravi d’échanger avec vousVous pouvez me contacter directement par message privé sur LinkedIn en précisant le ou les cours qui vous intéressent et, idéalement, en joignant votre CVN’hésitez pas également à partager cette publication ou à identifier dans les commentaires des personnes de votre réseau susceptibles d’être intéressées#ArtificialIntelligence #AI #MachineLearning #GenerativeAI #DiffusionModels #CausalAI #ProbabilisticMachineLearning #KnowledgeRepresentation #UncertaintyQuantification #Teaching #Research #ECEParis