Thèses
Architecture profonde pour l’extraction et l’analyse automatique des données de factures
Mouad HAMRI
Directeur(s) de thèse : Michel HASSENFORDER - Jonathan WEBER
Date de soutenance : 26 juin 2025
Apprentissage profond pour l’analyse de séries temporelles avec application sur les mouvements humains.
Ali El Hadi ISMAIL FAWAZ
Directeur(s) de thèse : Germain FORESTIER - Jonathan WEBER
Date de soutenance : 8 janvier 2025
Etude de méthodes d’intelligence artificielle pour la navigation des projectiles.
Alicia ROUX
Directeur(s) de thèse : Jean-Philippe LAUFFENBURGER - Jonathan WEBER - Sébastien CHANGEY
Apprentissage Profond pour l’Analyse d’Images Histopathologiques.
Robin HECKENAUER
Directeur(s) de thèse : Michel HASSENFORDER - Jonathan WEBER - Germain FORESTIER
Contribution à l’optimisation d’un processus de publication scientifique
Milos CUCULOVIC
Directeur(s) de thèse : Michel HASSENFORDER
Apprentissage profond de représentations pour le calcul de moyennes de séries temporelles.
Tsegamlak Terefe DEBELLA
Directeur(s) de thèse : Germain FORESTIER - Jonathan WEBER
Date de soutenance : 8 juillet 2022
Etude de la Classification des Vidéos de Foule par Apprentissage Profond.
Mounir BENDALI-BRAHAM
Directeur(s) de thèse : Pierre-Alain MULLER - Lhassane IDOUMGHAR
Clustering et apprentissage profond sous contraintes pour l’analyse de séries temporelles – Application à l’analyse temporelle incrémentale en télédétection.
Baptiste LAFABREGUE
Directeur(s) de thèse : Germain FORESTIER - Pierre GANÇARSKI
Apprentissage profond pour la classification de séries temporelles
Hassan ISMAIL FAWAZ
Directeur(s) de thèse : Pierre-Alain MULLER - Lhassane IDOUMGHAR
Scientific search engines : from the categorization to the information retrieval.
Bastien LATARD
Directeur(s) de thèse : Michel HASSENFORDER
Category Theory for (Big) Data Models and Models’ Transformation.
Heng ZHAO
Directeur(s) de thèse : Michel HASSENFORDER
Date de soutenance : 5 juillet 2019