Nikita DurasovHi! I’m Nikita Durasov, a PhD student at EPFL IC (🇨🇭) where I work under supervision of Professor Pascal Fua at Computer Vision Laboratory on problems connected with Deep Learning (🤖) and Computer Vision (👁)
Previously, I was a research scientist at Samsung AI Center Moscow and worked under supervision of Anton Konushin at Visual Understanding Lab. I did my bachelors at Moscow Institute of Physics and Technology ( 🇷🇺) with a degree in Applied Math jointly studying at Yandex School of Data Analysis
Pierre BremaudDe nationalité française, né a Gao (Soudan Français/Mali), Pierre Brémaud est ancien élève de lEcole Polytechnique de Paris, et détenteur dun doctorat de lUniversité de Californie à Berkeley, Etats-Unis, en «Electrical Engineering and Computer Science» il est également Docteur ès Sciences Mathématiques de lUniversité de Paris 6. Il a successivement dirigé plusieurs groupes de recherche dans le secteur des signaux et systèmes, de la théorie des communications et de la modélisation stochastique. Directeur du Centre de Recherches de lEcole Nationale Supérieure de Techniques Avancées (ENSTA) de 1979 à 1985 à Paris, il a été, en parallèle, maître de conférences au département de mathématiques appliquées de lEcole Polytechnique (1985-1997) et chef du département de mathématiques de lENSTA (1981-1995). M. Brémaud est éditeur associé de plusieurs revues internationales M. Brémaud enseigne à lEPFL un des trois cours fondamentaux de lécole doctorale en Systèmes de communications. Il compte utiliser sa double formation en mathématiques et en génie électrique pour développer en interaction avec ses collègues un enseignement avancé en modélisation stochastique pour les systèmes de communications. Ses intérêts en recherche concernent la théorie des processus stochastiques (processus ponctuels et files dattente) et ses applications au filtrage, au contrôle stochastique, à lévaluation des performances des réseaux de communications, et aux systèmes à événements discrets. Il développe actuellement la théorie des processus de Hawkes linéaires et non linéaires (réseaux stochastiques de «neurones» du type Hopfield), et étudie les modèles du type «saut noise» à la fois comme modèles de trafic dans les réseaux, et comme modèles dans lanalyse des risques dans les assurances.