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Nos étudiantes et étudiants aux cycles supérieurs contribuent à l’avancement de la recherche dans les domaines liés à l’intelligence artificielle et la science des données

À l’image des chercheurs de l’IID, les nombreux étudiants et étudiantes aux cycles supérieurs qui oeuvrent à leur côté contribuent au développement et à l’enrichissement des connaissances dans une multitude de champs d’application – de l’industrie 4.0 aux objets connectés, des méthodes d’apprentissage aux technologies immersives, de la ville intelligente à l’imagerie médicale, et plus encore.

Étudiants

Simon Tam

Centre(s) de recherche
  • CeRVIM
Unité(s)
  • Département de génie mécanique
Programme(s)

Doctorat en génie mécanique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Benoit Gosselin
  • Alexandre Campeau-Lecours

Système myoélectrique intelligent de reconnaissance de gestes de la main pour le contrôle intuitif de prothèse de main robotisée

Advanced Machine learning algorithms for the control of prosthetic hands with EMG sensors

Apprentissage automatique Robotique Santé Science des données

Mélina Côté

Unité(s)
  • École de nutrition
Programme(s)

Doctorat en nutrition

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Benoit Lamarche

Predicting Adherence to Canada’s Food Guide Recommendations on Healthy Food Choices Using Machine Learning Algorithms

Apprentissage automatique Santé Science des données

Marianne Boyer

Centre(s) de recherche
  • CeRVIM
Unité(s)
  • Département de génie mécanique
Programme(s)
  • Doctorat en génie mécanique
Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Alexandre Campeau-Lecours

Development of intelligent algorithms based on biomedical sensors for real-time muscular fatigue detection

Développement d’algorithmes intelligents basés sur des capteurs biomédicaux pour prévention de blessures chez les travailleurs.

Apprentissage automatique Santé Science des données

Mohammad Hossein Alishahi

Unité(s)
  • Département de génie électrique et de génie informatique
Programme(s)

Doctorat en génie électrique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Ming Zeng

Machine Learning empowered resource allocation for wireless communication systems

Apprentissage automatique Environnements intelligents

Arman Safarnejadian

Unité(s)
  • Département de génie électrique et de génie informatique
Programme(s)

Maîtrise en génie électrique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Ming Zeng

Machine learning empowered optical communications

Apprentissage automatique Environnements intelligents

Tasnime Touil

Centre(s) de recherche
  • CRDM
Unité(s)
  • Département des sciences animales
Programme(s)

Doctorat en sciences animales

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Éric Paquet

L’intelligence artificielle appliquée à l’analyse de la composition fine du lait

Apprentissage automatique Science des données Sciences de la vie

Amir Omidi

Unité(s)
  • Département de génie électrique et de génie informatique
Programme(s)

Doctorat en génie électrique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Leslie Rusch
  • Ming Zeng

ML for constellation design in optical communications

Apprentissage automatique

Jonas Ngnawé

Centre(s) de recherche
  • CeRVIM
  • CRDM
Unité(s)
  • Département de génie électrique et de génie informatique
Programme(s)

Doctorat en informatique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Christian Gagné
  • Frédéric Precioso

Développement d’un cadre méthodologique général pour atteindre la robustesse aux instances adverses par la détection et la régularisation

Apprentissage automatique Confidentialité Science des données

Axel Gedeon Mengara

Centre(s) de recherche
  • CRDM
Unité(s)
  • Département d'informatique et de génie logiciel
Programme(s)

Doctorat en informatique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Richard Khoury

Discovering user preferences from interactions with an insurance company

Apprentissage automatique Assurances Traitement du langage naturel

Ian Maquignaz

Centre(s) de recherche
  • CeRVIM
  • CRDM
Unité(s)
  • Département de génie électrique et de génie informatique
Programme(s)

Doctorat en génie électrique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Jean-François Lalonde

Apprentissage automatique Vision numérique

Hamza Imtiaz

Unité(s)
  • Département de génie électrique et de génie informatique
Programme(s)

Doctorat en génie électrique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Leslie Rusch
  • Ming Zeng

ML for equalization of nonlinear impairments in silicon photonics devices

Apprentissage automatique Internet des objets

Rizan Homayoun Nejad

Unité(s)
  • Département de génie électrique et de génie informatique
Programme(s)

Doctorat en génie électrique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Leslie Rusch

ML for resource allocation in modal multiplexed optical systems

Apprentissage automatique

Louis Fortier-Dubois

Centre(s) de recherche
  • CRDM
Unité(s)
  • Département d'informatique et de génie logiciel
Programme(s)

Doctorat en informatique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Pascal Germain

Complexité et capacité de généralisation des réseaux de neurones

Apprentissage automatique Science des données

Lamiae El Mendili

Centre(s) de recherche
  • CRDIG
Unité(s)
  • Département des sciences géomatiques
Programme(s)

Doctorat en sciences géomatiques

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Thierry Badard
  • Sylvie Daniel

Unsupervised domain adaptation for semantic segmentation of large-scale 3D point clouds

Apprentissage automatique Données géospatiales Science des données

Niffa Cheick Oumar Diaby

Centre(s) de recherche
  • CRDM
Unité(s)
  • Département d'informatique et de génie logiciel
Programme(s)

Doctorat en informatique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Mario Marchand
  • Thierry Duchesne

Apprentissage automatique Science des données

Luc Coupal

Centre(s) de recherche
  • CeRVIM
  • CRDM
Unité(s)
  • Département d'informatique et de génie logiciel
Programme(s)

Doctorat en informatique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • François Pomerleau
  • Philippe Giguère

Resilient Deep RL policy for real-world robotics facing adverse conditions

Apprentissage automatique Robotique

Akshaya Athwale

Centre(s) de recherche
  • CeRVIM
  • CRDM
Unité(s)
  • Département de génie électrique et de génie informatique
Programme(s)

Doctorat en génie électrique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Jean-François Lalonde

Apprentissage automatique Vision numérique

Wissam Akretche

Centre(s) de recherche
  • CRDM
Unité(s)
  • Département d'informatique et de génie logiciel
Programme(s)

Doctorat en informatique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Mario Marchand

Apprentissage automatique

Rania Antar Eltaieb Abouelela

Unité(s)
  • Département de génie électrique et de génie informatique
Programme(s)

Doctorat en génie électrique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Leslie Rusch

ML for design of optical fibers

Apprentissage automatique Industrie 4.0

Jean-Thomas Sexton

Centre(s) de recherche
  • CRDM
Unité(s)
  • Département d'informatique et de génie logiciel
Programme(s)

Maîtrise en informatique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Jonathan Gaudreault

Pilotage en temps réel d’une ligne de rabotage à l’aide de l’apprentissage par renforcement

Apprentissage automatique Industrie 4.0 Science des données

Antoine Séverin-Oillier

Centre(s) de recherche
  • CeRVIM
  • CERVO
  • CRDM
Unité(s)
  • Département de génie électrique et de génie informatique
Programme(s)

Maîtrise en génie méchanique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Christian Gagné
  • Flavie Lavoie-Cardinal

Machine learning assisted detection of time- and spectrally resolved fluorescence signal in super-resolution microscopy

Apprentissage automatique Santé Vision numérique

Saeideh Sadeghpour

Centre(s) de recherche
  • CRDM
Unité(s)
  • Département d'informatique et de génie logiciel
Programme(s)

Maîtrise en informatique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Richard Khoury

Détecter les mensonges dans les données soumises par les utilisateurs

Apprentissage automatique Science des données Traitement du langage naturel

William Leclerc

Centre(s) de recherche
  • CeRVIM
  • CRDM
Unité(s)
  • Département d'informatique et de génie logiciel
Programme(s)

Maîtrise en informatique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Audrey Durand
  • Flavie Lavoie-Cardinal

Unsupervised deep learning approaches for bacterial phenotype detection

Apprentissage automatique Santé Science des données Sciences de la vie

Benjamin Leblanc

Centre(s) de recherche
  • CRDM
Unité(s)
  • Département d'informatique et de génie logiciel
Programme(s)

Doctorat en informatique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Pascal Germain

Interprétabilité des réseaux de neurones à fonction d’activation

Apprentissage automatique Science des données

Alexandre Larouche

Centre(s) de recherche
  • CeRVIM
  • CRDM
Unité(s)
  • Département d'informatique et de génie logiciel
Programme(s)

Maîtrise en informatique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Audrey Durand
  • Richard Khoury

Reinforcement Learning for combinatorial optimization applied to polypharmacy characterization

Apprentissage automatique Santé

Damien LaRocque

Centre(s) de recherche
  • CeRVIM
  • CRDM
Unité(s)
  • Département d'informatique et de génie logiciel
Programme(s)

Maîtrise en informatique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • François Pomerleau
  • Philippe Giguère

Ground identification though energy consumption

Apprentissage automatique Environnements intelligents Science des données Vision numérique

Ludovic Girard

Centre(s) de recherche
  • CeRVIM
  • CRDM
Unité(s)
  • Département d'informatique et de génie logiciel
Programme(s)

Maîtrise en informatique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • François Pomerleau
  • Philippe Giguère

Application of Deep Learning on rare target detection in hyperspectral imagery

Apprentissage automatique Vision numérique

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