Ikram CHRAIBI KAADOUD - Admise au titre de docteur

Doctorat Informatique

Thèse soutenue le 2 mars 2018 - Université de Bordeaux

Ecole doctorale : Mathématiques et Informatique

Sujet : apprentissage de séquences et extraction de règles de réseaux récurrents : application au traçage de schémas techniques.

Mots-clés de la thèse : Réseaux de neurones récurrents,LSTM,apprentissage de séquences,extraction règles,schémas techniques,

Direction de thèse : Frédéric ALEXANDRE

Co-direction de thèse : Nicolas ROUGIER

Unité de recherche : LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique UMR 5800 - Talence
Intitulé de l'équipe : Systèmes et Données

Master - Sciences cognitives et ergonomie

obtenu en juin 2014 - Université Bordeaux-Montaigne
Option : Sciences cognitives

Production scientifique

- Ikram Chraibi Kaadoud, Nicolas P. Rougier, Frédéric Alexandre 2017. Implicit knowledge extraction and structuration from electrical diagrams Extraction et structuration des connaissances implicites contenus dans les schémas électriques , , https://hal.inria.fr/hal-01525028/document
- Ikram Chraibi Kaadoud, Nicolas P. Rougier, Frédéric Alexandre 2016. Implicit knowledge extraction and structuration from electrical diagrams Extraction et structuration des connaissances implicites à partir de schémas électriques , , https://hal.inria.fr/hal-01525015/document
- Ikram Chraibi Kaadoud, Thierry Viéville 2016. Lapprentissage profond : une idée à creuser ? Interstices, ,
- Ikram Chraibi Kaadoud, Thierry Vieville 2015. Finalement lapprentissage profond : est-ce une idée creuse ? , pp.4,
- Charlotte Héricé, Ikram Chraibi Kaadoud, Frédéric Alexandre 2015. Modélisation bio-inspirée dans le numérique et la santé Bio-inspired modeling in the digital and health fields , , https://hal.inria.fr/hal-01230066/document

Langues Vivantes : Anglais C2 - Courant - Arabe C2 - Courant - Français C2 - Maternel - Espagnol A2 - Élémentaire

Dernière mise à jour le 22 janvier 2018