À propos de Ilyas
A computer vision researcher. I have interest in working and deploying visual recognition tasks such as : action recognition, segmentation, tracking .. etc
tools: Pytorch, python, opencv, sickitLearn, swift
DL/ML: Transformers, GNNs, Generative models, Inference speedup, cross platforms models conversions, Distributed training, Latest DL community practices.
Anglais
Bilingue ou natif
Français
Capacité professionnelle limitée
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- Trax Retailcomputer vision researcherCENTRES DE RECHERCHEfévrier 2020 - Aujourd'hui (6 ans et 4 mois)Paris, France
- Institut de la visionMachine learning InternBIOTECHNOLOGIESjuillet 2019 - Aujourd'hui (6 ans et 11 mois)Paris, FranceLa mission consiste à aider mon équipe à prendre des décisions et à tirer des conclusions sur les patients en examinant les données brutes, générées par l'institut de la vision et Hospital Center National D'ophtalmologie Des Quinze-Vingts, en utilisant un apprentissage supervisé et non supervisé.Données: EEG 32 channels , FMRI, données vidéo.Rôle:-Implémentation de modèles récents d'apprentissage en profondeur pour la classification, et les auto-encodeurs liés aux données spécifiques.-Investigation, analyse et itération rapide sur une grande grille de modèles d'apprentissage automatique (xgboost, extratrees, QDA, svm ...)-déployer des modèles pour le laboratoire à utiliser pour des travaux futurs.- extraction de features (MFCC, STFT, CWT, FFT...) pour étudier les données de EEG et aider nos modèles à mieux généraliser.
- Institut Pasteur ParisGraduate student researcherBIOTECHNOLOGIESjanvier 2019 - juin 2019 (4 mois)Paris, FranceCe projet de recherche fait partie de mon cursus universitaire à la Sorbonne pendant tout le second semestre.Je travaille sur la détection multi-classes d'épines dendritiques basée sur l'apprentissage end-to-end.Les chercheurs dans ce domaine sont fortement dépendants du traitement des images microscopic et de l'extraction manuelle de features. Nous étudions donc les performances récentes des modèles deep learning .Rôle:Benchmark les performances de yolov2/3, de Mask R-CNN et Faster-RCNN, avec different backbones, sur la détection d’objets sur notre ensemble de données de neurones d’images microscopiques à fluorescence.Construisez un modèle personnalisé en utilisant des a priori morphologiques des trois types d'épines dendritiques (mince, champignon et trapu) .
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Formations
- Licence électronique et traitement de signalInstitut de génie électrique et électronique2018le programme est enseigné en anglais. Les UEs fondamental: - Image processing. - Audio processing. - Calculus 1, Calculus 2. - Linear Algebra - Differential equations - Maths for engineering - Advanced math - Introduction to Probability and Stat. - micro-Controllers and embeded systems. - Physics 1, Physics 2. - Waves and propagation. - Linear Systems and signal processing . - Electromagnetic. - Analog electronics. - Digital electronics and systems. - Control theory. - Digital and analog circuit analysis. - Electric machines.
- Master en computer vision et machine learning.Sorbonne faculté des sciences ( ex: université pierre et marie curie UPMC)M1: - traitement Image et video. - Modèles et algorithmes probabilistes et statistiques pour l'informatique - Machine learning - Computational Algebra. - Informatique graphique 3D. - Fondements des systèmes multi-agents. - Modalisation, optimisation, graphes et programmation linaire. - Décision et jeux - Complexité, Algorithmes randomisés et approchés. - Projet de recherche M1 IMA M2: - Advanced machine learning and deep learning. - Pattern recognition for image interpretation and analysis ( Advanced CNN, GANs ...) - Research in computer vision. - Traitement avancé d'images - Techniques avancées en vision par ordinateur. (Optical flow, ego motion, depth estimation ...)
Certifications
- Deep Learning Specializationdeeplearning.ai2018
- Machine learningCousera - Stanford University2017