Christian Gagné

Professeur agrégé

Affiliations :
Laboratoire de vision et systèmes numériques (LVSN) / REPARTI
Centre de recherche en données massives (CRDM_UL)
Unité mixte de recherche en sciences urbaines (UMRsu)

Adresse :
Département de génie électrique et de génie informatique
Pavillon Adrien-Pouliot
Université Laval
Québec (Québec)  G1V 0A6
Canada

Bureau : PLT-1138-F
Téléphone : +1 418 656-2131 poste 3556
Télécopieur : +1 418 656-3159
Courriel : christian.gagne@gel.ulaval.ca
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Biographie courte

Christian Gagné est professeur au département de génie électrique et de génie informatique de l'Université Laval depuis 2008. Il est membre du Laboratoire de vision et systèmes numériques, du regroupement stratégique REPARTI du FRQNT, du Centre de recherche en données massives et de Unité mixte de recherche en sciences urbaines. Il a complété un Ph.D. en génie électrique (Université Laval) en 2005 pour ensuite effectuer un stage postdoctoral conjointement à l'INRIA Saclay - Île-de-France et l'Université de Lausanne (Suisse) en 2005-2006. Il a été associé de recherche pour Informatique WGZ Inc. (2006-2007) et MacDonald, Dettwiler, and Associates Ltd. (2007-2008). Il est membre de l'Ordre des ingénieurs du Québec, de l'IEEE et de l'ACM. Ses intérêts de recherche portent sur l'ingénierie de systèmes intelligents, en particulier les systèmes basés sur l'apprentissage automatique et les algorithmes évolutionnaires ainsi que leurs applications à la reconnaissance des formes, les capteurs intelligents, les réseaux électriques intelligents et la simulation de processus de santé publique.

Pour plus de détails, consultez le CV.


Enseignement


Recherche

Mes intérêts de recherche portent sur l'ingénierie de systèmes intelligents, en particulier des systèmes basés sur l'apprentissage automatique et les algorithmes évolutionnaires.

  • Méthodes
    • Apprentissage profond
    • Méthodes par ensembles
    • Bandit manchot
    • Optimisation à base de modèles
    • Apprentissage avec algorithmes évolutionnaires
    • Programmation génétique
  • Applications
    • Reconnaissance des formes
    • Capteurs intelligents et réseaux de capteurs
    • Réseaux électriques intelligents
    • Simulation en santé publique

Voir également la page des publications.


Étudiants

Étudiants actuels

  • Doctorat
  • Maîtrise
    • El Mehdi Megder (co-supervision), maîtrise en informatique, depuis 2016
    • Zahra Rezaei, maîtrise en génie électrique, depuis 2016
  • Stagiaire postdoctorale

Anciens étudiants


Projets logiciels


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