Collecter et structurer les donnees sur les evenements de circulation ferroviaire.
Effectuer le pretraitement, la normalisation et la preparation des donnees pour l'apprentissage.
Concevoir et entrainer differentes architectures de reseaux de neurones adaptees au besoin.
Evaluer les performances des modeles selon des metriques adaptees.
Competences et connaissances requises
Intelligence Artificielle : Python, RNNs, LLMs, NLP, RAG ;
Analyse et pretraitement de documents textuels ;
Analyse fonctionnelle et modelisation ;
Developpement des applications (Web, Mobile, Desktop) ;
Gestion de version (Git, Github).
Objectif de stage
- Analyser et comprendre les donnees de circulation ferroviaire afin d'identifier les parametres influencant le fonctionnement du systeme de circulation.
- Concevoir et entrainer un modele de reseaux de neurones pour la modelisation et la prevision.
- Integrer le modele predictif dans un systeme de gestion intelligente permettant une meilleure optimisation des decisions operationnelles.
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