Développeuse IA
Spécialisée CV, NLP & DL
Recherche Développement
Développement Logiciel
Isabelle Eysseric
Développeuse IA/ML | Spécialisée en Vision par Ordinateur (CV), Traitement Automatique du Langage (TAL) et Apprentissage en Profondeur (DL).
Contact Info
E-mail : isabelleysseric@gmail.com
Ville : Montréal, Québec, Canada
Langue : Français (Native), Anglais
PRESENTATION
Étudiante à la maîtrise en intelligence artificielle à l'Université Laval. Je suis spécialisée en vision par ordinateur (2D ou 3D) et en traitement automatique du langage.
SOMMAIRE
Projets en Vision
Stages en Recherche
Club de robotique
PROJETS EN VISION
Traitement du signal
Analyse et Extraction d'informations d'image spectrogramme
Compétition Kaggle: Birdcall Identification
Langage: Python, Librairies: Pytorch, LibRosa, OpenCV, Modèle: CNN
Voir le projet Birdcall-identification
Indexation et Recherche par contenu pictural
Langage: MATLAB, Librairies: Simulink Student Suite
Voir le projet Image-search-engine
Transfert d'apprentissage
Langage: Python, Librairies: PyTorch, TorchVision, PIL, Modèle: CNN
Voir le projet Traffic-sign-detector
Approche par filtre de particules
Langage: MATLAB, Librairie: Simulink Student Suite, Vision
Voir le projet Moving-object-tracking
Segmentation & Extraction d'images
Langage: MATLAB, Librairie: Simulink Student Suite
Voir le projet Anomaly-detection
STAGES EN RECHERCHE
Université Laval, Québec, Canada Été 2022
Superviseur: (professeur) Jean-François Lalonde
Langage: Python, Librairie: Tensorflow, Keras, Pytorch
Voir le projet Computer-Vision-Research-Project
- Tâche 1: Rechercher et analyser de différents algorithmes de segmentation sémantique pour images panoramiques.
- Tâche 2: Expérimenter les algorithmes retenus sur quelques bases de données (COCO, Matterport3D et autre).
- Tâche 3: Segmenter la base de données du laboratoire avec le modèle retenu et mettre les résultats sur le serveur.
Université Laval, Québec, Canada Hiver 2022
Superviseur: (professeur) François Pomerleau
Langage: Python, Librairies: ROS, Docker
Méthodologie agile: Scrum
Voir le projet Reinforcement-Learning-Research-Project
- Tâche 1: Rechercher et analyser de différentes plateformes de simulation en temps-réel pour véhicules autonomes.
- Tâche 2: Expérimenter les plateformes retenues en exécutant des algorithmes de contrôle.
- Tâche 3: Déployer le simulateur retenu en condition de production sur les serveurs du NorLab et rédiger la documentation et les tutoriels.
CLUBS DE ROBOTIQUE
Perception: Détection et Reconnaissance d'obstacles
Autonomous Snowplow Competition (ASC) &
Canadian Automated Snow Plow Initiative (CASPI / CAVCOE)
Véhicule Autonome de l'Université Laval (VAUL) 2019 - 2022
Superviseur: (professeur) François Pomerleau
Langage: Python, Librairie: OpenCV, Open3D, PyntCloud
Simulateur: Gazebo, Rviz
Données: Lidar et caméra en utilisant Robot Operating System (ROS)
Voir le projet VAUL
- Tâche 1: Rechercher et analyser différents algorithmes de perception : détection et reconnaissance d'obstacles.
- Tâche 2: Expérimenter avec des algorithmes sélectionnés sur quelques bases de données.
- Tâche 3: Déployer le simulateur sélectionné en conditions de production sur le serveur du laboratoire NorLab de l'Université Laval et rédiger la documentation.