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Internship/PhD/Post-Doc:
If you look for an internship / PhD /
post-doc in the domain of artificial intelligence, mathematical imaging, optics (MRI, microscopy, laser imaging, wavefront sensing, ...), optimization, modelling in biology, you can contact me. Join a CV and explain your motivations please.
Some material:
- Lecture notes in convex optimization (pdf)
- Notes de cours gradient stochastique (à venir...) (pdf)
- Notes de cours problèmes inverses (à venir...) (pdf)
- Imagerie M2R Bio-Santé (pdf) (codes)
- Ecole d'été de Peyresq 2021 - Quelques notions sur les opérateurs (pdf)
- Doctoral school computational harmonic analysis.
Numerical approximation of spatially varying blur operators: (web)
(slides: pdf).
(Note : les chiffres indiquent un nombre d'heures, x N indique que l'enseignement est fait à N groupes)
INSA DE
TOULOUSE, ISAE, ENSEEIHT, UT3
|
CM | TD | TP | ||
Années
2023-2024
|
|||||
M2R Biologie Santé | Traitement et analyse d'images |
8 | - | - |
|
MoDIA | Gradient stochastique et apprentissage |
6 | 3 | 12.5 |
|
ISAE | Problèmes inverses en imagerie |
10 | - | - |
INSA DE
TOULOUSE, ISAE, ENSEEIHT, UT3
|
CM | TD | TP | ||
Années
2022-2023
|
|||||
M2R Biologie Santé | Traitement et analyse d'images |
8 | - | - |
|
MoDIA | Gradient stochastique et apprentissage |
6 | 3 | 12.5 |
|
INSA | Projet étudiant 5A |
- | 12 | - |
|
ISAE | Problèmes inverses en imagerie |
10 | - | - |
INSA DE
TOULOUSE, ISAE, ENSEEIHT |
CM | TD | TP | ||
Années
2021-2022
|
|||||
MoDIA | Gradient stochastique et apprentissage |
8 | - | 7.5 |
|
INSA | Projet modélisation 3A |
- | 32 | - |
|
INSA | Projet étudiant 5A |
- | 12 | - |
|
ISAE | Problèmes inverses en imagerie |
10 | - | - |
INSA DE
TOULOUSE, ISAE, ENSEEIHT |
CM | TD | TP | ||
Années
2020-2021
|
|||||
MoDIA | Gradient stochastique et apprentissage |
5 | - | 7.5 |
|
INSA | Projet modélisation 3A |
- | 32 | - |
|
INSA | Projet étudiant 4A |
- | 12 | - |
|
ISAE | Problèmes inverses en imagerie |
10 | - | - |
INSA DE
TOULOUSE et ISAE |
CM | TD | TP | ||
Années
2019-2020
|
|||||
INSA | Projet étudiant |
- | 6 | - |
|
UT1 | TPs Python optimization for big data |
- | - | 12 |
|
ISAE | TPs Python machine learning |
- | - | 8 |
|
ISAE | Traitement variationel des images |
10 | - | - |
INSA DE
TOULOUSE et ISAE |
CM | TD | TP | ||
Années
2018-2019
|
|||||
INSA | Projets étudiants |
12 | - | - |
|
ISAE | Traitement variationel des images |
10 | - | - |
INSA DE
TOULOUSE et ISAE |
CM | TD | TP | ||
Années
2017-2018
|
|||||
INSA | Projets étudiants |
12 | - | - |
|
ISAE | Traitement variationel des images |
10 | - | - |
INSA DE
TOULOUSE et ISAE |
CM | TD | TP | ||
Années
2016-2017
|
|||||
3 MIC | Problèmes inverses /
Modélisation
(Bien/mal position, SVD, moindres carrés, régularisation) Examens : 2010
- 2011 - 2012
- 2013
- 2014 - 2015 - 2016. |
6,25 |
10 |
11 |
|
ISAE | Traitement variationel des images |
10 | - | - |
INSA DE
TOULOUSE, UNIVERSITE PAUL SABATIER et ISAE |
CM | TD | TP | ||
Années
2015-2016
|
|||||
4 GMM | Optimisation
(Algorithmes et applications en optimisation : analyse convexe, complexité en optimisation, méthodes optimales, simplexe, points intérieurs) Examens : 2011 - 2012 - 2013 - 2014 - 2015 - 2016. |
8,75 | - |
5,5 | |
3 MIC | Problèmes inverses /
Modélisation
(Bien/mal position, SVD, moindres carrés, régularisation) Examens : 2010
- 2011 - 2012
- 2013
- 2014 - 2015 - 2016. |
6,25 |
10 |
11 |
|
M2R Maths C2 & C3 |
Inverse problems and image processing (Regularization, Bayesian principle, convex optimization ) Mathematics & biology |
12 2,4 |
- | - | |
ISAE | Algorithmes d'optimisation convexe |
5 |
- |
2,5 |
|
ISAE | Traitement variationel des images |
10 | - | - |
INSA DE
TOULOUSE, UNIVERSITE PAUL SABATIER et ISAE |
CM | TD | TP | ||
Années
2014-2015
|
|||||
4 GMM | Optimisation
(Algorithmes et applications en optimisation : analyse convexe, complexité en optimisation, méthodes optimales, simplexe, points intérieurs) Examens : 2011 - 2012 - 2013 - 2014 - 2015. |
8,75 | - |
5,5 | |
3 MIC | Problèmes inverses /
Modélisation
(Bien/mal position, SVD, moindres carrés, régularisation) Examens : 2010
- 2011 - 2012
- 2013
- 2014 - 2015. |
6,25 |
- |
- |
|
M2R Maths UPS |
Analyse convexe et algorithmes numériques de
minimisation (calcul sous-différentiel, opérateurs proximaux, complexité, algorithmes de premier ordre) |
9 | - | - | |
ISAE | Algorithmes d'optimisation convexe (Sujet - Codes) |
5 |
- |
2,5 |
|
ISAE | Traitement variationel des images |
6 | - | 6 |
INSA DE
TOULOUSE, UNIVERSITE PAUL SABATIER et ISAE |
CM | TD | TP | ||
Années
2013-2014
|
|||||
4 GMM | Optimisation
(Algorithmes et applications en optimisation : analyse convexe, complexité en optimisation, méthodes optimales, simplexe, points intérieurs) Examens : 2011 - 2012 - 2013 - 2014.
|
8,75 | 5 | 5,5 | |
3 MIC | Problèmes inverses /
Modélisation
(Bien/mal position, SVD, moindres carrés, régularisation) Examens : 2010
- 2011 - 2012
- 2013
- 2014. |
6,25 |
- |
- |
|
M2R Maths UPS |
Analyse convexe et algorithmes numériques de
minimisation (calcul sous-différentiel, opérateurs proximaux, complexité, algorithmes de premier ordre) |
9 | - | - | |
ISAE | TPs sur les méthodes variationnelles en imagerie
(cours de Gilles Aubert) |
- | - | 6 |
INSA DE TOULOUSE et UNIVERSITE PAUL SABATIER | CM | TD | TP | ||
Années
2012-2013
|
|||||
4 GMM | Optimisation
(Algorithmes et applications en optimisation : analyse convexe, complexité en optimisation, méthodes optimales, simplexe, points intérieurs) |
8,75 | 10
(x2) |
11
(x2) |
|
3 MIC | Problèmes inverses /
Modélisation
(Bien/mal position, SVD, moindres carrés, régularisation) Examens : 2010
- 2011 - 2012
- 2013. |
6,25 | 10
(x2) |
11
(x2) |
|
M2R Maths-Bio | Imagerie et problèmes inverses
(Modélisation de quelques imageurs, inférence bayésienne, optimisation) |
9 | - | - | |
5 GMM | Projet de 5A (avec F.Malgouyres) (Paul
Escande)
Approximation d'opérateurs intégraux avec des ondelettes. |
- | 5 | - |
INSA DE TOULOUSE et UNIVERSITE PAUL SABATIER | CM | TD | TP | ||
Années
2011-2012
|
|||||
4 GMM | Optimisation
(Algorithmes et applications en optimisation : analyse convexe, complexité en optimisation, méthodes optimales, simplexe, points intérieurs) |
8,75 | 10
(x2) |
11
(x2) |
|
3 MIC | Problèmes inverses /
Modélisation
(Bien/mal position, SVD, moindres carrés, régularisation) |
6,25 | 10
(x2) |
11
(x2) |
|
M2R Maths-Bio | Imagerie et problèmes inverses
(Modélisation de quelques imageurs, inférence bayésienne, optimisation) |
6 | - | - | |
2
IMACS |
Analyse
1 (Suites et séries de fonctions) CC1 : 1011 - 1112 - CC2 : 0910 - 1011 - 1112 Corrections : CC1-1011, CC1-1112, CC2-0910, CC2-1011, CC2-1112 DM, Exos 24-25 poly, TD4, TD5 |
12,5 |
32,5 (x2) |
- |
|
3
MIC |
Des
données aux modèles (approximations splines avec C. Rabut) |
- |
20 |
- |
|
3
IMACS |
TPs
de traitement du signal |
- |
20 |
||
3
MIC |
TPs
d'analyse numérique |
- |
- |
25 |
|
5 GMM | Projet de 5A (avec C. Marteau) (Claire
Boyer)
Le principe de Stein pour des bruits structurés. |
- | 5 | - | |
INSA DE TOULOUSE | CM | TD | TP | ||
Années
2011-2012
|
2 IMACS | Analyse I
(Suites et séries de fonctions) |
12,5 | 32,5
(x2) |
- |
4 GMM | Optimisation
(Algorithmes et applications en optimisation : simplexe, points intérieurs, recuit simulé, méthodes lagrangiennes, optimisation de forme, critères d'arrêts) |
8,75 | 10
(x2) |
11
(x2) |
|
3 MIC | Problèmes inverses /
Modélisation
(Bien/mal position, SVD, moindres carrés, régularisation) |
6,25 | 10
(x2) |
11
(x2) |
|
4 GMM |
Projet de 4ème année (avec
J. Isbert) Modélisation, simulation et restitution d'images 3D d'objets : radar laser imageur (Rapport), (Slides). |
6 | |||
4 GMM |
Projet de 4ème année (avec A. Rondepierre) (Antoine Edwell, Mathieu Bouyrie). Optique adaptative pour l'imagerie SPIM, collaboration cancéropole.(Rapport). |
6 | |||
5 GMM |
Projet de 5ème année (avec J. Fehrenbach)
(T. Cartier, B. Girardet, L. Guys) Développement d'un algorithme de restauration d'images SPIM sur CUDA, en collaboration avec l'oncopole de Toulouse. |
- | 5 | - | |
3 MIC | TP d'analyse numérique / optimisation
(systèmes linéaires, équations non linéaires, intégration numérique, ...) |
- | - | 17,5 |
INSA DE TOULOUSE | CM | TD | TP | ||
Années
2009-2010
|
2 IMACS | Analyse I
(Suites et séries de fonctions) |
12,5 | 30
(x2) |
- |
2 MIC | Analyse II
(Calcul différentiel et intégral à plusieurs variables) |
11,25 | 27,5
(x2) |
- | |
1 UV3 | Analyse
(Fonctions continuté/dérivabilité/intégrales/DL) |
- | 22,5
|
- | |
3MIC | Problèmes inverses / Modélisation
(Bien/mal position, SVD, moindres carrés, régularisation) |
5 | 10
(x2) |
10
(x2) |
|
5GMM | Projet de 5ème année (avec A. Rondepierre)
B. Tapia et L. Dumas, optimisation rapide et CUDA en image (Rapport) |
- | 5 | - |
ESINSA de Nice/Sophia-Antipolis | CM | TD | TP | ||
Années 2005-2008 |
1 ESINSA | Logique
(Systèmes de numération, arith. binaire, codes, multiplexeurs, électronique, circuits TTL,... ) |
- | - | 60 |
1 ESINSA | Analyse
(continuité, dérivabilité, intégrales, équa. différentielles, limites, DL, suites numériques, ...) |
- | 70 | - | |
3 ESINSA | Traitement du signal
(Matlab, théorie de l'échantillonnage, corrélation, rapports signal sur bruit, séries de Fourier, bruits, puissance spectrale,...) |
- | - | 126 |
Created in 2010 - Pierre WEISS