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

Mohammad Amin Haji Bagheri Fard

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

Doctorat en génie électrique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Jean-Yves Chouinard

Authorized and Rogue Device Discrimination using Dimensionally Reduced RF-DNA Fingerprints for Security Purposes in Wireless Communication Systems

Confidentialité

Alexandre Proulx

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

Maîtrise en génie électrique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Jean-Yves Chouinard

Cyber-sécurité des systèmes FPGA embarqués 

Confidentialité Internet des objets

Axel Déry

Unité(s)
  • Département de science politique
Programme(s)

Maîtrise en science politique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Yannick Dufresne

Politique étrangère et de sécurité du Canada

Confidentialité Éthique et droit

Samuel Brin-Marquis

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

Maîtrise en génie électrique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Jean-Yves Chouinard

Protection des données par méthodes cryptographiques

Confidentialité Science des données

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

Simon Bertrand

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
  • Nadia Tawbi
  • Josée Desharnais

Confidentialité Science des données

Mathieu Baillargeon

Unité(s)
  • Département de mathématique et de statistique
Programme(s)

Maîtrise en statistique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Anne-Sophie Charest

Risk measures for synthetic datasets

Confidentialité Science des données

Abdelali Bouyahia

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
  • Mario Marchand

Confidentialité Science des données

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