Bruno Zanuttini's Home Page
Full professor in Computer Science at the
Université de Caen Normandie, France.
Affiliated to the
Science Division ("UFR"), precisely to the
Department of Mathematics and Computer Science,
and to the
MAD group at the GREYC lab.
Contact :
bruno.zanuttini@unicaen.fr,
+33 2 31 56 74 84.
Depending on what you are searching for, please follow one of these links:
PhD students:
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Geoffrey Laforest (funded by project epiRL, cosupervised with Alexandre Niveau, and with Olivier Buffet in Nancy, started in 2023) : representation of epistemic states for reinforcement learning,
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Junkang Li (funded by NukkAI, cosupervised with Véronique Ventos, defended in 2023) : Games with incomplete information: complexity, algorithmics, reasoning,
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Sergej Scheck (funded by project PING/ACK, cosupervised with Alexandre Niveau, defended in 2022) : Knowledge compilation for nondeterministic action languages,
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Jacques Everwyn (funded by Airbus Defence & Space, officially supervised by Abdel-Illah Mouaddib, defended in 2021) : Discοvering, expliciting, and handling semantical relatiοnships using deep learning οn variοus, large databases οf varying trustwοrthiness,
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Esther Nicart (funded by Airbus Defence & Space, then by Cordon Electronics, defended in 2017) : Qualitative reinforcement for man-machine interactions,
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Damien Bigot (national grant, cosupervised with Hélène Fargier and Jérôme Mengin in Toulouse, defended in 2015) : Representing and learning preferences,
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Boris Lesner (national grant, cosupervised with Abdel-Illah Mouaddib and François Bourdon, defended in 2008) : Planning and reinforcement learning with compact action models.
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Christopher Leturc (national grant, cosupervised with Grégory Bonnet, since 2016),
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Florian Benavent (grant of the "Région Normandie", since 2015),
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Esther Nicart (industrial contract with Airbus Defence & Space, then with Cordon Electronics, defended in 2017): Qualitative reinforcement for man-machine interactions,
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Damien Bigot (national grant, cosupervised with Hélène Fargier and Jérôme Mengin at the IRIT in Toulouse, defended in 2015): Représentation et apprentissage de préférences (in French),
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Boris Lesner (national grant, cosupervised with Abdel-Illah Mouaddib and François Bourdon, defended in 2008): Planification et apprentissage par renforcement avec modèles d'actions compacts (in French).
Pourquoi venir étudier
l'informatique
à l'université
Professeur des universités
en informatique (section CNU 27) à l'Université
de Caen Normandie, France.
En poste à l'UFR des Sciences, précisément au
département de mathématiques-informatique,
et à
l'équipe MAD du laboratoire GREYC.
Contact :
bruno.zanuttini@unicaen.fr,
02 31 56 74 84.
Selon ce que vous cherchez, merci de suivre l'un de ces liens :
Doctorants :
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Geoffrey Laforest (thèse financée par le projet ANR epiRL, codirigée avec Alexandre Niveau, et avec Olivier Buffet au LORIA à Nancy, débutée en 2023) : représentation des états épistémiques pour l'apprentissage par renforcement,
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Junkang Li (convention Cifre avec NukkAI, codirigée avec Véronique Ventos, soutenue en 2023) : Jeux à information incomplète : complexité, algorithmique, raisonnement,
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Sergej Scheck (thèse financée par le projet ANR PING/ACK, codirigée avec Alexandre Niveau, soutenue en 2022) : Knowledge compilation for nondeterministic action languages (en Anglais),
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Jacques Everwyn (thèse CIFRE avec Airbus Defence & Space, dirigée officiellement par Abdel-Illah Mouaddib, soutenue en 2021) : Découverte, explicitation et gestion de relations sémantiques par apprentissage profond sur base d'informations variée, volumineuse et de véracité variable : application au renseignement,
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Esther Nicart (thèse CIFRE avec Airbus Defence & Space, puis avec Cordon Electronics, soutenue en 2017) : Qualitative reinforcement for man-machine interactions (en Anglais),
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Damien Bigot (bourse ministérielle, codirigée avec Hélène Fargier et Jérôme Mengin à l'IRIT à Toulouse, soutenue en 2015) : Représentation et apprentissage de préférences,
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Boris Lesner (bourse ministérielle, codirigée avec Abdel-Illah Mouaddib and François Bourdon, soutenue en 2008) : Planification et apprentissage par renforcement avec modèles d'actions compacts.