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Thibault Langlois

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Carreira Docente Universitário
Categoria Professor Auxiliar

Indicadores

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Currículo Resumido

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


Interesses Científicos

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.


Scientific Interests

Machine Learning, Reinforcement Learning, Neural Networks, Music Information Retrieval, Audio Classification


Publicações selecionadas
  • 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

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