About Marouane
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- Saft Batteries (Groupe Total)Data ScientistENERGY AND UTILITIESOctober 2019 - January 2020 (3 months)Bordeaux, FranceDans le cadre d'un projet Européen :>> Détection d'un circuit ouvert dans une batterie d'un véhicule électrique, à l'aide de l'intelligence artificielle, le Machine Learning et le Deep Learning :- Etude thermoélectrique d’une batterie d’un véhicule électrique.- Etat d'art des algorithmes du Deep Learning utlisés pour la détection des défauts dans les Time-Series( Articles, Publications scientifique...)-Etude et compréhension du "Modèle Batterie", un modèle crée par l'équipe recherche qui modélise le fonctionnement d'une batterie d'un véhicule électrique.-Création de la base de données qui sera utilisée pour entraîner le réseau de neurones.-Entrainement du réseau de neurones en utilisant commandes-lines de la Toolbox Neural Network de MATLAB.- Validation du résultat trouvé théoriquement par des tests électriques.-Améliorer la robustesse du réseau de neurones à l'aide de nouveaux tests électriques.Outils utilisés :Langage de programmation :- MATLAB/Simulink- PythonBibliothèques :- Toolobox Neural Network ( MATLAB)- Toolbox statistics and Machine Learning (MATLAB)- Tensorflow v2 (Python)- Keras( Python )Autres :- EXCEL- Pandas
- Saft Batteries (Groupe Total)Stage Data ScientistENERGY AND UTILITIESFebruary 2019 - August 2019 (6 months)Bordeaux, FranceDétermination de la composition en Sel et en Solvants d’une solution d’électrolyte de Lithium, à partir des spectres infrarouge à transformée de Fourier et le Machine Learning :- Etat d'art de la technologie "Spectroscopie Infrarouge à Transformée de Fourrier"(Publication, Recours aux ingénieurs de la chimie dans le département Recherche).- Etat d'art des algorithmes du Machine Learning (Supervisé et Non-supervisé).- Etat d'art des Toolbox dédiées au Machine Learning sur MATLAB.- Analyse de la base de données contenant les tests chimiques des différentes solutions d'électrolyte de Lithium et le tracé des spectres infrarouges à Transformée de Fourrier correspondants.- Développer des fonctions sur MATLAB pour l'extraction des caractéristiques des dits spectres.- Utilisation d’un algorithme d’apprentissage supervisé du Machine Learning( Régression Linéaire).- Construire un modèle mathématique approprié dans la partie modélisation.- Utilisation des outils d’optimisation mathématiques( Moindre Carrée Non Linéaire...) dans la partie prédiction.Classification du sel et de(s) solvant(s) dans une solution d’électrolyte de Lithium :- Création d’une base de donnée sur Excel.- Utilisation des algorithmes du Deep Learning pour la classification.Outils utilisés :Langage de programmation :- MATLAB/SimulinkBibliothèques :- Toolobox Neural Network ( MATLAB )- Toolbox statistics and Machine Learning ( MATLAB )- Toolbox Optimization ( MATLAB )Autres :- EXCEL- Pandas(Python)
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- Ingénieur électronqueENSEIRB MATMECA2020Trois années à l'école d'ingénieur à en filière électronique. Un ensemble de cours et projets qui porte sur: - L’électronique analogique -Traitement du signal -Traitement de l'image -Les systèmes embarqués
Certifications
- Deep learning spécialisationdeeplearning.ai2020