Enseignement

2021 - : Enseignant Chercheur, ISEN Yncréa Méditerranée - Campus de Toulon

    • Niveau 3 (cycle ingénieur ISEN) : Programmation Orientée Objet & Java ; Programmation Python ; Introduction Data Science & IA

    • Master 1 (cycle ingénieur ISEN) : Programmation Python & Projets IA (orientés vers les options : Cybersécurité, Big Data, E-santé, Ingénierie des affaires, IoT, Robotique, Systèmes embarqués, Smart Energie)

    • Master 2 (cycle ingénieur ISEN) : Cours IA avancées

STMicroelectronics ROUSSET

  • Formation continue (différents profils techniques) : Intelligence Artificielle appliquée à la microélectronique


2019 - 2020 : Attaché Temporaire d'Enseignement et de Recherche, ENSIMAG

    • 1ère année (cycle ingénieur) : Probabilités Appliquée (TD, TP) ; Soutien de Probabilités Appliquées (Cours, TD, TP) ; Principes et Méthodes Statistiques (TD, TP)

    • 1ère année (cycle apprenti) : Probabilités Appliquées (Cours, TD, TP)

    • 2ème année (cycle ingénieur) : Méthodes Probabilistes pour l'Apprentissage (TD, TP) ; Statistical Analysis and Document Mining [en anglais] (Cours, TD, TP) ; Modélisation et programmation C++ (TD, TP)

    • Master 1 international MSIAM (Master of Science in Industrial and Applied Mathematics, Université Grenoble Alpes) : Statistical Analysis and Document Mining [en anglais] (Cours, TD, TP + Approfondissement du cours principal en commun avec les 2A ENSIMAG)

    • Projet de spécialité Data Science [2ème année (cycle ingénieur)] :

      • Groupe 1 : Détection de catastrophes à l'aide de méthodes de Traitement Automatique du Langage (Natural Language Processing ou NLP), avec des outils comme Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, à partir d'une base de données constituée de tweets (Twitter) disponible sur Kaggle.

      • Groupe 2 : Exploration d'une base de données Kaggle constituée de statistiques sur des vidéos tendance sur Youtube, à des fins de classification, de clustering et de génération d'images miniatures à l'aide de bibliothèques/outils comme Pandas, Keras, TensorFlow et de méthodes d'apprentissage profond comme les réseaux antagonistes génératifs (Generative Adversarial Networks ou GANs).


2017 - 2018 : Chargé d'Enseignement, Université Grenoble Alpes

    • L2 Biologie, Bio-Chimie, SVT : Enseignement des méthodes statistiques pour la Biologie avec le logiciel R (STA301)

Cours particuliers de Mathématiques à domicile

    • 2ème année BTS Electrotechnique : Equations différentielles, Transformée de Laplace & Transformée en z


2016 - 2017 : Chargé d'Enseignement, Université Grenoble Alpes

Université Grenoble Alpes - DLST (Département Licence Sciences et Technologies)

    • Licence 2 Biologie, Bio-Chimie, SVT : Enseignement de méthodes statistiques pour la Biologie avec le logiciel R (STA301)