Tamim El Ahmad est élève au master 2 Mathématique, Vision, Apprentissage (MVA) de l’ENS Paris-Saclay, master de mathématiques spécialisé en apprentissage automatique et en vision par ordinateur. Il est un ancien élève en master 1 de Mathématiques appliquées à Paris-Diderot et en cycle d’ingénieur aux Mines Saint-Etienne. Il a intégré l’équipe le 27/04/2020 pour effectuer un stage intitulé : « Le meilleur des deux mondes: apprentissage de réseaux profonds à noyaux », encadré par Florence d’Alché-Buc, professeure à Télécom Paris et titulaire de la chaire DSAIDIS. Il s’est particulièrement intéressé au développement d’architectures hybrides mêlant réseaux de neurones et modèles à noyaux pour résoudre des problèmes de prédiction de données structurées (notamment prédiction de liens, prédiction de séquences et de graphes). Depuis la fin de son stage le 30/09/2020, il réalise une thèse, toujours sous la supervision de Florence D’Alché-Buc.
Mots-clés: apprentissage profond, méthodes à noyaux, prédiction de données structurées, structure hybride
