Thèses
Clustering et apprentissage profond sous contraintes pour l’analyse de séries temporelles – Application à l’analyse temporelle incrémentale en télédétection.
Baptiste LAFABREGUE
Directeur(s) de thèse : Germain FORESTIER - Pierre GANÇARSKI
Apprentissage profond pour la classification de séries temporelles
Hassan ISMAIL FAWAZ
Directeur(s) de thèse : Pierre-Alain MULLER - Lhassane IDOUMGHAR
Scientific search engines : from the categorization to the information retrieval.
Bastien LATARD
Directeur(s) de thèse : Michel HASSENFORDER
Category Theory for (Big) Data Models and Models’ Transformation.
Heng ZHAO
Directeur(s) de thèse : Michel HASSENFORDER
Date de soutenance : 5 juillet 2019