Équipe IMAGeS : Images, Modélisation, Apprentissage, Géométrie et Statistique

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*Directeurs de thèse : [[Benoît Naegel| Benoît Naegel]], [[Etienne_Baudrier|Etienne Baudrier]] et [https://www.igbmc.fr/igbmc/missions/annuaire/patrick-schultz  Patrick Schultz]
 
*Directeurs de thèse : [[Benoît Naegel| Benoît Naegel]], [[Etienne_Baudrier|Etienne Baudrier]] et [https://www.igbmc.fr/igbmc/missions/annuaire/patrick-schultz  Patrick Schultz]
 
*Encadrant : [https://crestic.univ-reims.fr/en/nicolas.passat Nicolas Passat]
 
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'''Sujets d'intérêt''' : Computer Vision - Domain Adaptation - Diffusion Models - Graph Theory
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==Enseignement==
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=== [https://mathinfo.unistra.fr/ UFR de mathématiques et d'informatique de Strasbourg] :===
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*2022-2023 (64h)
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** TP Techniques de Developpement : Language C, Valgrind. Licence 2
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** TP Intelligence Artificielle : Python (numpy/scikit-learn/pytorch). Licence 3
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** TP Réseaux IP. Licence 2
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*2022-2023 (16h)
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** CM Intelligence Artificielle, 2ème année CPGE Scientifique.
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** CM Intelligence Artificielle, 2ème année CPGE Scientifique.
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Cours disponible : https://github.com/alex-stenger/Cours_IA_Kleber
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=== BTS SIO, Lycée Ort, Strasbourg :===
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*2021-2022 (~90h)
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1 Semestre d'enseignement en BTS SIO à hauteur de 7h par semaine
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==Encadrement==
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*Stage Master 2 :
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**Marco Furlan : Exploring deep learning domain adaptation : from covariate shift to wasserstein.
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*TER Master 1 (Travail encadré de recherche) :
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**Jonas Mehtali : Pruning de réseau de neurones convolutifs.
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**Noé Le-Cam : Modèle de fondation pour la segmentation d'images biomédicales.
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*Projet 150h Master 2 :
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**Maxime Chanel : Outils d'analyse d'images microscopiques cellulaires à l'aide de graphes.
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==Prix==
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* 2ème Prix des travaux de recherche de thèse, [http://ed.math-spi.unistra.fr/ École Doctorale MSII] de l'Université de Strasbourg (sur environ 80 étudiants)
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==Publications==
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Version actuelle datée du 27 mars 2024 à 16:06

Doctorant

AS 2.jpg
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

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)

Publications