Alexandre Stenger

Doctorant

ICube - Equipe IMAGeS 300 Bd Sébastien Brant BP 10413 67412 Illkirch CEDEX - France Bureau : C226 Courriel : alstenger@unistra.fr

Recherche

Sujet de thèse : Adaptation de domaine pour la segmentation sémantique d'objets intra-cellulaires : application à l'étude de la cascade métastasique

• Directeurs de thèse : Benoît Naegel, Etienne Baudrier et Patrick Schultz
• Encadrant : Nicolas Passat

Sujets d'intérêt : Computer Vision - Domain Adaptation - Diffusion Models - Graph Theory

Enseignement

UFR de mathématiques et d'informatique de Strasbourg :

• 2022-2023 (64h)
  • TP Techniques de Developpement : Language C, Valgrind. Licence 2
  • TP Intelligence Artificielle : Python (numpy/scikit-learn/pytorch). Licence 3
• 2023-2024 (64h)
  • TD et TP Algorithmes des réseaux. Licence 3
  • TP Réseaux IP. Licence 2
  • TP Programmation Système.

CPGE, Lycée Kléber, Strasbourg :

• 2022-2023 (16h)
  • CM Intelligence Artificielle, 2ème année CPGE Scientifique.

• 2023-2024 (16h)
  • CM Intelligence Artificielle, 2ème année CPGE Scientifique.

Cours disponible : https://github.com/alex-stenger/Cours_IA_Kleber

BTS SIO, Lycée Ort, Strasbourg :

• 2021-2022 (~90h)

1 Semestre d'enseignement en BTS SIO à hauteur de 7h par semaine

Encadrement

• Stage Master 2 :
  • Marco Furlan : Exploring deep learning domain adaptation : from covariate shift to wasserstein.

• TER Master 1 (Travail encadré de recherche) :
  • Jonas Mehtali : Pruning de réseau de neurones convolutifs.
  • Noé Le-Cam : Modèle de fondation pour la segmentation d'images biomédicales.

• Projet 150h Master 2 :
  • Maxime Chanel : Outils d'analyse d'images microscopiques cellulaires à l'aide de graphes.

Prix

• 2ème Prix des travaux de recherche de thèse, École Doctorale MSII de l'Université de Strasbourg (sur environ 80 étudiants)