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51 Résultats pour : « Portes ouvertes »

L'ÉTS vous donne rendez-vous à sa journée portes ouvertes qui aura lieu sur son campus à l'automne et à l'hiver : Samedi 18 novembre 2023 Samedi 17 février 2024 Le dépôt de votre demande d'admission à un programme de baccalauréat ou au cheminement universitaire en technologie sera gratuit si vous étudiez ou détenez un diplôme collégial d'un établissement québécois.

Alessandro Lameiras Koerich

Professeur

Département
Département de génie logiciel et TI
Formation
B.Ing (UFSC, Brésil), M.Sc. (Unicamp, Brésil), Ph.D. (ÉTS)
Bureau
A-4487
Chercheur confiant et souriant, bras croisés, en chemise bleue sur fond neutre.

Axes de recherche

  • Systèmes logiciels, multimédia et cybersécurité
  • Systèmes intelligents et autonomes

Expertises

  • Apprentissage machine multimodal
  • Apprentissage incrémental
  • Informatique affective
  • Apprentissage machine confiable

Encadrements

  • En codirection avec : Éric Granger
    Learning Models for Multimodal Expression Recognition from Videos Captured In-The-Wild, par Muhammad Haseeb Aslam
    Automne 2024
  • Image Classification Methods Based on Texture Analysis and Characterization, par Steve Tsham Mpinda Ataky
    Automne 2022
  • En codirection avec : Alceu de Souza Britto Jr.
    Large-Margin Representation Learning for Small-Size Datasets, par Jonathan De Matos
    Été 2023
  • En codirection avec : Patrick Cardinal
    Towards Reliable Data-Driven Sound Recognition Models: Developing Attack and Defense Algorithms, par Mohammad Esmaeilpour
    Hiver 2022
  • En codirection avec : Patrick Cardinal
    End-to-End Deep Learning for Audio Classification: From Waveforms to a Security Perspective, par Sajjad Abdoli
    Automne 2021

  • En codirection avec : Patrick Cardinal
    Automatic Audio Anonymization, par Guillaume Baril
    Automne 2021
  • En codirection avec : Patrick Cardinal
    Emotion Recognition Using Fusion of Audio And Video Features, par Juan David Silva Ortega
    Hiver 2019
  • En codirection avec : Éric Granger
    Reconnaissance multi-dimensionnelle de l’émotion par apprentissage profond de caractéristiques spatio-temporelles sur séquences vidéo, par Thomas Teixeira
    Automne 2020

  • Implémentation d'un algorithme d'apprentissage machine distribué dans un contexte de Big Data, par Karl Ritchie
    Automne 2020
  • Séparation des sources sonores et analyse du contenu musical, par Georges Hassana Maigary
    Hiver 2021
  • Architecture de réseau neuronal convolutif 1D pour la reconnaissance des émotions dans la musique, par Mehdi Alloune
    Hiver 2020
  • Architectures des réseaux neuronaux convolutifs 2D pour la reconnaissance des émotions dans la musique, par Fadoua Alkorachi
    Été 2019
  • Analyse des méthodes de croisement de bases de données sur un réseau neuronal convolutif pour la classification d'expressions faciales, par Dylan Cohen Tannugi
    Été 2018
  • En codirection avec : Christine Tremblay
    Évaluation d’une technologie de mesures de vibrations dans les réseaux de télécommunications par réflectométrie optique, par Constant Chardon
    Automne 2024
  • Évaluation de l'équité des modèles d'apprentissage profond préentraînés, par Wajih Mghazli
    Été 2023
  • Analyse comparative et intégration de diverses architectures pour la classification des genres musicaux, par Mohamed El Amine Meguenani
    Été 2024
  • Attention croisée conjointe pour la fusion de l'électrocardiogramme et de la parole pour la reconnaissance des émotions, par Mahyl Zaaboub
    Automne 2024

  • En codirection avec : Rémi Trudeau
    Développement de modèles d'apprentissage machine pour la maintenance prédictive des moteurs équipant la flotte de VIA Rail Canada, par Mounir Mazouari
    Été 2020
  • En codirection avec : Fazil Chouakri
    Étude, conception, développement et évaluation des méthodes d'amélioration de la migration de données, par Ahmed Mehdi Bachar
    Été 2018
  • En codirection avec : Martial Humblot
    Ingénierie de la donnée : évaluation des risques climatiques, par Louis-Sinan Cappoen
    Hiver 2021
  • En codirection avec : Evan Henri
    Beehive strenght modeling using multiclass supervised machine learning, par Basile Roth
    Été 2021

  • Stage en modélisation de données, par Mehdi Alloune
    Hiver 2020
  • Développement Back-end, par Wajih Mghazli
    Été 2023
  • Conception et développement d'un analyseur d'annotations Spring Boot pour la détection des paramètres nécessaires à la configuration des modules, par Zakariya El Kssir
    Été 2023
  • Internship Report-Data Analyst, par Philippe Alain Ngani Sigue
    Hiver 2021
  • Développement d'un tableau de bord interactif pour le processus "Development For Quality (DFQ)", par Mohamed El Amine Meguenani
    Été 2024

  • Comparaison des architectures 1D-CNN pour la classification de genres musicaux, par Safaa Allamy
    Hiver 2021
  • Classification des genres musicaux en utilisant des descripteurs de textures Bio-Inspirés (BiT), par Armel Lacdo Jiazet
    Été 2021

  • Analyse de l'équité de modèles CNN, par Zakariya El Kssir
    Été 2023

Publications