Nisrine Jrad

Titres, fonctions et responsabilités: 

Fonctions : Responsable de la formation Mathématiques et Informatique Appliquées aux Sciences Humaines et Sociales (MIASHS) de l’Institut de Mathématiques Appliquées Nantes.

Grade : Maître de conférence.

Etablissement : Université Catholique de l’Ouest, Nantes-Angers.

Laboratoire labellisé : Laboratoire Angevin de Recherche en Ingénierie des Systèmes – EA7315 - Université d'Angers.

Diplômes:

Doctorat en Machine Learning, Laboratoire de Modélisation et de Sûreté des Systèmes LM2S/CNRS 2848, Université de Technologies de Troyes, Troyes, France (2009)
Apprentissage et qualification des règles de décision multiclasses avec rejet sélectif et contraintes de performance
Autres diplômes et qualifications: 
Master Recherche, CRAN UMR 7039, Ecole Nationale Supérieure d'Electricité et de Mécanique (ENSEM) de l'INPL, Nancy (2006).
Diplôme d'Ingénieur Électricité-Électronique, Université Libanaise - Faculté de Génie I (2005).

Activités de recherches

L'essentiel de mes recherches concerne d'une manière théorique:

  • Machine Learning : l'apprentissage supervisé; la reconnaissance de forme.
  • Les méthodes à noyau; les séparateurs à vastes Marges (SVM) unaires, binaires et à classes multiples; théorie de Vapnik et Chervonenkis.
  • Les SVM à noyaux multiples ou Multiple Kernel Learning (MKL); les méthodes parcimonieuses, régularisation par norme mixte.
  •  Les approches temps-fréquence, les ondelettes, les gaborettes, etc.
  •  La détection de changement abrupt.
  • Statistique: Tests d'hypothèses statistiques; la règle de Bayes; les estimations de densité; Modèles de Mélange des Gaussiennes (GMM).
  • Extraction et sélection de caractéristiques.
  • Analyse statistiques multivariées, séparation de source.


Sur le plan pratique, mes expériences se focalisent sur :

  •  Les Interfaces Cerveau-Machine (ICM) ou Brain Computer Interfaces (BCI); signaux ElectroEncephaloGraphiques (EEG): potentiels d'erreur, potentiels évoqués (P300 speller),...
  • Les signaux EEG intracérébraux (iEEG). 
  • Application médicale : épilepsie.
     
Thèmes de recherche définis par mots-clés: 
Machine Learning-Apprentissage supervisé
Signal Processing-Traitement du Signal
Biomedical Applications-Applications Biomédicales
Electroencephalography-Électroencephalographie
Epilepsy-Épilepsie

Activités d'enseignements

J'ai assuré et j'assure les Cours, TDs, TPs et BEs de diverses unités d'enseignement en français et en anglais (Bac+1, Bac+5) :

  • Algèbre
  • Analyse
  • Statistique
  • Analyse de données 
  • Traitement d'image
  • Traitement du signal et Communication numérique
  • Circuits électriques
  • Architecture des ordinateurs et asembleur
  • Circuits logiques
  • Transmission de l'information
  • Approche d'état pour la commande des systèmes