
RobotLearn Research Team @ Inria Grenoble
@robotlearninria
RobotLearn is a research team at Inria Grenoble, created on July 1st, 2021. We aim to contribute to the development of robotic social intelligence.
ID: 1413411191817396231
https://team.inria.fr/robotlearn/ 09-07-2021 08:18:30
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Si vous voulez en savoir plus à propos du projet Spring H2020 et de comment les robots socialement intelligents peuvent être appliqués à la gérontologie, c'est par ici :

Màster internship proposal in our team at Centre Inria de l'Université Grenoble Alpes!

Are you working on RL in the Grenoble-Lyon area? This might be interesting: team.inria.fr/robotlearn/rl-… #reinforcementlearning #rl Centre Inria de l'Université Grenoble Alpes MIAI Grenoble Alpes



🌟 Delighted to introduce Hatice Gunes as a speaker at #soraim! 🎉 🗣️ Professor of Affective Intelligence and Robotics at Cambridge University. 🤖 She is an expert on affective computing, social signal processing, human-robot interaction, and more. Stay tuned!

🌟 Excited to welcome Professor Raja Chatila, a renowned expert, as a speaker at #soraim! 🎉 🗣️ Professor emeritus at Sorbonne Université , former Director of ISIR and "SMART" Lab. 🤖 Pioneer in Robotics: Navigation, SLAM, human-robot interaction, ethics, and more.

PhD Position Open in Deep Information Geometry. At the RobotLearn team, and together with Pedro L. C. Rodrigues from Statify and Xavier Alameda-Pineda (ell/he/lui) we are looking for a PhD candidate motivated to explore deep information geometry. Please apply following the link below.

[#PhD 👩🎓] Félicitations à Xiaoyu Lin (équipe RobotLearn Research Team @ Inria Grenoble) qui a soutenu sa thèse "Modèles génératifs à variables latentes profondes pour le traitement multimédia" #deeplearning 🤖 ➕ d'infos : theses.fr/s256317 inria.fr/fr/robotlearn
![Centre Inria de l'Université Grenoble Alpes (@inria_grenoble) on Twitter photo [#PhD 👩🎓]
Félicitations à Xiaoyu Lin (équipe <a href="/RobotLearnInria/">RobotLearn Research Team @ Inria Grenoble</a>) qui a soutenu sa thèse "Modèles génératifs à variables latentes profondes pour le traitement multimédia" #deeplearning 🤖
➕ d'infos :
theses.fr/s256317
inria.fr/fr/robotlearn [#PhD 👩🎓]
Félicitations à Xiaoyu Lin (équipe <a href="/RobotLearnInria/">RobotLearn Research Team @ Inria Grenoble</a>) qui a soutenu sa thèse "Modèles génératifs à variables latentes profondes pour le traitement multimédia" #deeplearning 🤖
➕ d'infos :
theses.fr/s256317
inria.fr/fr/robotlearn](https://pbs.twimg.com/media/GRJRTWuWwAA0PmN.jpg)