AYA KROUSSA

Ingénieure en traitement du signal, de l'image et machine learning. Expérience en analyse et modélisation de données, avec des compétences en programmation (Python, Matlab) et en intelligence artificielle. Capacité à résoudre des problématiques complexes en appliquant des méthodes avancées de traitement du signal et d’analyse d’images. Expérience en entreprise dans l’analyse de données et l’optimisation de processus. Curieuse et passionnée par l’innovation technologique. Actuellement, je suis à la recherche d’une opportunité en CDI pour mettre à profit mes compétences et contribuer à des projets innovants.

Détection d'Objets avec YOLO

• Développement d’un modèle de détection d'objets utilisant YOLO pour identifier et localiser des objets dans des images et vidéos en temps réel.

Classification d'Images Satellites avec Réseaux de Neurones

• Application de réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour classer des images satellites et détecter des changements géographiques.

Reconnaissance Vocale des Voyelles avec k-NN

• Utilisation de l'algorithme k-NN pour classifier des sons de voyelles et améliorer la reconnaissance vocale dans des systèmes embarqués.

Exploration de Codes Python pour Détection Faciale, Émotions, Morphing et Face Swap

• Développement de modèles de détection faciale et d’analyse des émotions avec des réseaux neuronaux. Création d’un programme de morphing et de face swap.

Contrôle du Drone Tello avec Détection de Visage

• Implémentation d'un système de contrôle du drone Tello, avec une détection de visage pour suivre l’utilisateur en temps réel.

Optimisation avec Algorithmes PSO et GWO pour Solution Optimale

• Application des algorithmes PSO (Particle Swarm Optimization) et GWO (Grey Wolf Optimization) pour résoudre des problèmes d’optimisation complexes.

Compression de Signaux Audio avec Transformation en Ondelettes

• Développement d’une méthode de compression de signaux audio en utilisant la transformation en ondelettes pour réduire la taille des fichiers tout en conservant la qualité sonore.

Problème Radar Appliqué à la Détection d'Objets

• Modélisation et résolution du problème radar pour la détection d'objets dans des environnements bruyants, avec une analyse des signaux réfléchis.

Réduction de Dimension (ACP, SVD) pour Analyser de Données Massives

• Utilisation de techniques de réduction de dimension telles que ACP (Analyse en Composantes Principales) et SVD (Singular Value Decomposition) pour l’analyse de grandes bases de données.