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Ishak Ayad

machine learning engineer/imagerie/computer vision

Peut se déplacer à Paris

  • 48.8915
  • 2.3184
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Ishak.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris 17e Arrondissement et 50km autour

Préférences

Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Secteur d'activité
  • Transports
  • Santé & bien-être
  • Secteur médical
  • Secteur public & collectivités
  • Jeux vidéo & animation
+5 autres
Taille d'entreprise
  • 1 personne
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
+2 autres

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Github : Ishak96 Ishak96
  • 7 Followers
  • 15 Repos
  • 0 Gists

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Compétences (19)

Ishak en quelques mots

Très intéressé par l'apport de l'intelligence artificielle dans tous les domaines actuellement en 1er année de thèse entre les deux laboratoires AGM et ETIS sur les apports de l’intelligence artificielle, modélisation mathématique et optimisation en imagerie.

Portfolio

Portfolio uniquement accessible aux membres

Expériences

ETIS lab

Centres de recherche

Reconstruction d’images et apport de l’intelligence artificielle

Cergy, France

août 2020 - Aujourd'hui (1 an et 9 mois)

La tomographie continue à faire partie des techniques d’imagerie les plus utilisées
actuellement dans de nombreux secteurs de santé, économique, industriel, etc.. La
méthode de reconstruction d’images analytique la plus populaire est très rapide et
peu consommant la mémoire. Cependant n’étant pas robuste face aux données
manquantes dans certaines situations réelles (balayage avec l’angle limité, faible
dose d’irradiation, etc.) elle peut conduire à des images reconstruites avec sérieuses
dégradations (des artéfacts et distorsions visibles) qui nuisent au bon diagnostic.
Afin de remédier à ce type de problème la plupart des méthodes existantes se
basent sur la technique d’optimisation. Récemment l’approche Deep learning a fait
ses preuves dans plusieurs domaines tels que la reconnaissance de formes, la
classification et le débruitage d’images, etc..
L’objectif du projet est d’étudier l’apport de l’intelligence artificielle et du Deep
learning dans la reconstruction d’images tomographiques.

Recommandations externes

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Formations

Certifications