- Pedro Reis Santos, Thibault Langlois, Compiladores: da Teoria à Prática. FCA, Lisboa, ISBN: 978-972-722-768-6, 2014
- Bob L. Sturm, Rolf Bardeli, Thibault Langlois, Valentin Emiya, Formalizing the Problem of Music Description. Proc. Int. Symposium on Music Information Retrieval. 2014.
- João Lobato Oliveira, Keisuke Nakamura, Thibault Langlois, Fabien Gouyon, Kazuhiro Nakadai, Angelica Lim, Luis Paulo Reis, and Hiroshi G. Okuno, Making a Robot Dance to Diverse Musical Genre in Noisy Environment, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) September 14-18, 2014. Chicago, IL, USA, 2014
- Parameter adaptation in stochastic optimization LB Almeida, T Langlois, JD Amaral, A Plakhov On-Line Learning in Neural Networks, Publications of the Newton Institute, 1998
- A Music Classification Method based on Timbral Features. T Langlois, G Marques ISMIR, 81-86, 2009
Contactos
Departamento de InformáticaExt. Principal 26376
Telefone Direto 217500000
Email tnlanglois@ciencias.ulisboa.pt
Página Pessoal
Carreira Docente Universitário
Categoria Professor Auxiliar
Indicadores
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1. Formação académica
- 1994: DOUTORAMENTO Equivalência do Doutoramento obtido em França pela Universidade Técnica de Lisboa, Instituto Superior Técnico
Título da tese: Algorithmes d'apprentissage par renforcement pour la commande adaptative
- 1992 DOUTORAMENTO Université de Technologie de Compiègne
Título da tese: Algorithmes d'apprentissage par renforcement pour la commande adaptative
Domínio científico: Apendizagem Automática, Redes Neuronais, Aprendizagem por reforço
Designação do curso:
- 1988 MESTRADO
Instituição que conferiu o grau: Université de Technologie de Compiègne
1987 LICENCIATURA Engenharia Informática Université de Technologie de Compiègne
2. Actividades anteriores e situação actual
1989 a 1992 Assistente, Université de Technologie de Compiègne
1993 a 1994 Assistente, Instituto Superior Técnico
1994 a 2001 Professor Auxiliar, Instituto Superior Técnico
desde 2001 Professor Auxiliar, Universidade de Lisboa
Aprendizagem Autómatica, Aprendizagem por Reforço, Redes Neuronais, Data Mining Music Information Retrieval e, de uma maneira geral, a aplicação dessas tecnologias a resolução de problemas nas àreas das tecnologias da informação e processamento de dados multimedia.
Machine Learning, Reinforcement Learning, Neural Networks, Music Information Retrieval, Audio Classification