Développeur pour le projet DoCSy : Diagnosis of Cyber-Physical Systems
Apprentissage des techniques de Machine Learning, supervisé et non supervisé, Deep Learning (multiples projets Tensorflow et Keras), Python.
Analyse statistique (ACP) et visualisation des données, R.
Optimisation
Informatique Quantique.
Apprentissage de l'algorithmique,
,
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, 
.
Multiples projets web, sécurité, gestion de BDD, réseaux.
Parallélisation de calcul.
Ingénieur de développement du projet DoCSy jusqu'à février 2023.
Stage de fin d'année de M2.
Sujet : "Contribution au projet DoCSy : Diagnosis of Cyber-Physical System"
Développement d’un logiciel de diagnostic de systèmes discrets basé sur des
techniques d’apprentissage automatique.
Stage de fin d'année de M1 au laboratoire de recherche CReSTIC.
Sujet : "Contribution au développement d'une plateforme de diagnostic de pannes d'un système de production automatisé de type système à événements discrets basée sur des techniques d'intelligence artificielle."
J’ai été chargé de la préparation des données et j'ai pu proposer et développer un modèle de réseau neuronal récursif (RNN).
R. Saddem and D. Baptiste. Machine learning based approach for online fault Diagnosis of Discrete Event System.
R. Saddem, A Marrakh, D. Baptiste and J. Dabounou. Data based approach for online diagnosis of Discrete Event System.
R. Saddem, D. Baptiste et A. Marrakh. Nouvelle approche de diagnostic en ligne des Systèmes Automatisés de Productions.
Français : Langue maternelle
Anglais : (B2)
Allemand : (A2)
Permis B, véhiculé