Alessandro Lameiras Koerich

Alessandro Lameiras Koerich
Professeur
Formation B.Ing (UFSC, Brésil), M.Sc. (Unicamp, Brésil), Ph.D. (ÉTS)
Bureau A-4487
Téléphone 514 396-8574
Présentation

Département de génie logiciel et des TI

Axes de recherche :

  • Technologies de l’information et des communications

Expertises :

  • Vision par ordinateur
  • Apprentissage machine
  • Classification
  • Biométrie
  • Reconnaissance de formes
  • Reconnaissance des visages
  • Recherche par le contenu et descripteurs pour l'audio et la musique
Cours et encadrements

Cours

GTI771 Apprentissage machine avancé (Hiver 2022)
LOG320 Structures de données et algorithmes (Hiver 2022)
MTI850 Analytiques des données massives (Automne 2021)

Encadrements

Mémoire à 30 crédits

    En codirection avec : Lameiras Koerich, Alessandro
    Automatic Audio Anonymization, par Baril,Guillaume.
    Automne 2021

    En codirection avec : Lameiras Koerich, Alessandro
    Emotion Recognition Using Fusion of Audio And Video Features, par Silva Ortega,Juan David.
    Hiver 2019

    En codirection avec : Granger, Éric
    Reconnaissance multi-dimensionnelle de l’émotion par apprentissage profond de caractéristiques spatio-temporelles sur séquences vidéo, par Teixeira,Thomas.
    Automne 2020

Stage industriel et rapport technique, 3 cr.

    Stage en modélisation de données, par Alloune,Mehdi.
    Hiver 2020

    Internship Report-Data Analyst, par Ngani Sigue,Philippe Alain.
    Hiver 2021

Projet d'intervention en entreprise à 15 crédits

    En codirection avec : Trudeau, Rémi
    Développement de modèles d'apprentissage machine pour la maintenance prédictive des moteurs équipant la flotte de VIA Rail Canada, par Mazouari,Mounir.
    Été 2020

    En codirection avec : Chouakri, Fazil
    Étude, conception, développement et évaluation des méthodes d'amélioration de la migration de données, par Bachar,Ahmed Mehdi.
    Été 2018

    En codirection avec : Humblot, Martial
    Ingénierie de la donnée : évaluation des risques climatiques, par Cappoen,Louis-Sinan.
    Hiver 2021

    En codirection avec : Henri, Evan
    Beehive strenght modeling using multiclass supervised machine learning, par Roth,Basile.
    Été 2021

Projet d'application à 15 crédits

    Implémentation d'un algorithme d'apprentissage machine distribué dans un contexte de Big Data, par Ritchie,Karl.
    Automne 2020

    Séparation des sources sonores et analyse du contenu musical, par Hassana Maigary,Georges.
    Hiver 2021

    Architecture de réseau neuronal convolutif 1D pour la reconnaissance des émotions dans la musique, par Alloune,Mehdi.
    Hiver 2020

    Architectures des réseaux neuronaux convolutifs 2D pour la reconnaissance des émotions dans la musique, par Alkorachi,Fadoua.
    Été 2019

    Analyse des méthodes de croisement de bases de données sur un réseau neuronal convolutif pour la classification d'expressions faciales, par Cohen Tannugi,Dylan.
    Été 2018

Thèse de doctorat (recherche appliquée)

    Detection of Breast Tumor Regions using Information Theory and Convolutional Neural Networks, par Ataky,Steve Tsham Mpinda.
    Été 2022

    En codirection avec : Lameiras Koerich, Alessandro
    Towards Reliable Data-Driven Sound Recognition Models: Developing Attack and Defense Algorithms, par Esmaeilpour,Mohammad.
    Hiver 2022

    Multimodal Deep Learning from Raw Data, par Allognon,Sèvègni Odilon.
    Été 2022

    En codirection avec : Cardinal, Patrick
    End-to-End Deep Learning for Audio Classification: From Waveforms to a Security Perspective, par Abdoli,Sajjad.
    Automne 2021

    En codirection avec : de Souza Britto Jr., Alceu
    Multi-view Deep Learning for Medical Image Analysis, par De Matos,Jonathan.
    Été 2022

Rapport technique à 6 crédits

    Comparaison des architectures 1D-CNN pour la classification de genres musicaux, par Allamy,Safaa.
    Hiver 2021

    Classification des genres musicaux en utilisant des descripteurs de textures Bio-Inspirés (BiT), par Lacdo Jiazet,Armel.
    Été 2021

Prix et distinctions