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L'ÉTS vous donne rendez-vous à sa journée portes ouvertes qui aura lieu sur son campus à l'automne et à l'hiver : Samedi 18 novembre 2023 Samedi 17 février 2024 Le dépôt de votre demande d'admission à un programme de baccalauréat ou au cheminement universitaire en technologie sera gratuit si vous étudiez ou détenez un diplôme collégial d'un établissement québécois.

José Dolz

Professeur

Département
Département de génie logiciel et TI
Formation
B.Sc., M.Sc. (Université polytechnique de Valence), Ph.D. (Université de Lille 2)
Bureau
A-3417
Jose Dolz

Axe de recherche

  • Technologies de la santé

Expertises

  • Segmentation d’images
  • Analyse d’images médicales
  • Apprentissage machine
  • Apprentissage profond
  • Apprentissage faiblement supervisé
  • Vision par ordinateur

Encadrements

  • Combinaison du "prompt-driven learning" et du "few-shot parameter-efficient fine-tuning" dans le cadre des modèles de fondation pour la segmentation médicale, par Arthur Leclercq
    Automne 2023
  • Augmenter l’adaptabilité inter-domaines des modèles de segmentation d’images à l’aide de pseudo-labels optimisés par des seuils de binarisation individuels, par Jauffray Bruneton
    Été 2020
  • Développement d’un assistant conversationnel multi-tâches pour faciliter la création de design et la collaboration, par Baptiste Viera
    Été 2024

  • Augmentations de données acquises par ultra-sons dans le cadre d'entraînements de modèle de segmentation en contrôle non destructif, par Léa Billet
    Été 2024

  • En codirection avec : Jose Dolz
    Augmentation de données pour réseaux de neurones dans le domaine du contrôle non destructif sur des images acquises par ultrason, par Léa Billet
    Été 2024
  • En codirection avec : Jose Dolz
    Implémentation d'un système de diagnostic intelligent à partir de mesures du mouvement des yeux, par Tiphaine Diot
    Été 2020
  • En codirection avec : Jose Dolz
    Développement d’un moteur de recherche et d’un système de recommandation pour une plateforme e-commerce avec des techniques d’apprentissage machine, par Elias Thouant
    Été 2022
  • En codirection avec : Jose Dolz
    Passage à l’échelle de modèles d’apprentissage incrémental basés sur la mémoire humaine, par Julie Galliere
    Été 2021
  • Analyse et reconstruction de l'état de la mer par apprentissage automatisé : application aux voiliers de compétition, par Ronan Gabriel
    Hiver 2024
  • Logiciel de détection par intelligence artificielle dans le cadre de recherche de victimes en montagne, par Timothée Mathieu
    Hiver 2024

  • En codirection avec : Jose Dolz
    Test Time Adaptation and Train Time Generalization, par Balamurali Murugesan
    Automne 2024
  • En codirection avec : Ismail Ben Ayed
    Constrained Deep Networks for Medical Image Segmentation, par Hoel Kervadec
    Hiver 2021
  • En codirection avec : Jose Dolz
    Noenatal brain assessment from brain MRI, par Farzad Beizaee
    Automne 2024
  • En codirection avec : Christian Desrosiers
    Privacy Preservation in Medical Image Analysis, par Ngoc Bach Kim
    Automne 2023
  • En codirection avec : Jose Dolz
    Novel Continual Test-Time Adaptation Methods for Deep Models, par Shambhavi Mishra
    Automne 2024
  • En codirection avec : Hervé Lombaert
    Learning with Uncertainty in Medical Image Segmentation, par Sukesh Adiga Vasudeva
    Été 2024
  • En codirection avec : Jose Dolz
    Generalized Few-Shot Learning, par Seyed Mohammadsina Hajimiri
    Automne 2024

  • En codirection avec : Jose Dolz
    Étude sur les modèles multi-modaux entrainés à large échelle dans le contexte médical, par Damien Djomby
    Été 2024
  • En codirection avec : Jose Dolz
    Segmentation d’images médicales semi-supervisée par curriculum via l’inférence des boîtes englobantes, par Bruce Cyusa Mukama
    Automne 2021
  • En codirection avec : Jose Dolz
    On Domain-Incremental Learning Methods and its Applications to Forgery Detection, par Julien Nicolas
    Été 2023

Publications