Mohamed Shateri
Département d'ingénierie système
Mohammadhadi Shateri a obtenu un doctorat. diplôme en génie électrique de l'Université McGill en 2021 sous la direction du professeur Fabrice Labeau, en collaboration avec le professeur Pablo Piantanida (directeur du Laboratoire international sur les systèmes d'apprentissage) et le professeur Francisco Messina. Le Dr Shateri a poursuivi son travail à McGill en tant que chercheur postdoctoral jusqu'à ce qu'il se joigne à l'École de technologie supérieure (ÉTS) en juin 2022 en tant que professeur adjoint. De plus, durant son M.Sc. à l'Université du Manitoba sous la direction du professeur Douglas Thomson et en collaboration avec le SIMTReC du Canada (Structural Innovation and Monitoring Technologies Resource Centre), Hadi a travaillé sur la détection des dommages dans les tiges de renfort en fibres à l'aide de techniques d'apprentissage automatique et de reconnaissance de formes appliquées à l'émission acoustique signaux captés par les structures.
Ses principales recherches portent sur la confidentialité et la sécurité des données dans les modèles d'apprentissage automatique, en particulier dans le développement de mécanismes visant à protéger les attributs sensibles des utilisateurs tout en préservant l'utilité des données. Il travaille également sur la défense contre les attaques, y compris les attaques d'appartenance et d'inférence d'attributs, en mettant l'accent sur les modèles génératifs profonds tels que les GAN et les modèles de diffusion. Récemment, ses travaux se concentrent sur le désapprentissage automatique et l’oubli de données au sein de modèles génératifs profonds.
Recherche d'intérêts:
- Systèmes intelligents et autonomes
Domaines de recherche:
- (Dés)apprentissage automatique
- Sécurité dans les systèmes d'apprentissage automatique
- L'apprentissage en profondeur
- Apprentissage par renforcement
- Sécurité des données des compteurs intelligents
- Surveillance de la santé structurelle
+ Articles originaux dans des revues à comité de lecture et chapitres de livres
«Sur l'évaluation de la solubilité du dioxyde de carbone dans les polymères par programmation d'expression génique»Amiri-Ramsheh, Behnam, Nait Amar, Menad, Shateri, MohammadHadi et Hemmati-Sarapardeh, Abdolhossein. |
«Modélisation de la densité frittée dans l'alliage Cu-Al à l'aide d'approches d'apprentissage automatique»Asnaashari, Saleh, Shateri, MohammadHadi, Hemmati-Sarapardeh, Abdolhossein et Band, Shahab S.. » |
«Gestion des coûts liés à la confidentialité dans les compteurs intelligents avec apprentissage par renforcement basé sur l'information mutuelle»Shateri, Mohammadhadi, Messine, Francisco, Piantanida, Pablo et Labeau, Fabrice. |
«Prédire la solubilité à l'équilibre du CO2 dans les alcools, les cétones et les éthers de glycol : application des approches d'apprentissage d'ensemble et d'apprentissage en profondeur»Bahmaninia, Hamid, Shateri, MohammadHadi, Atashrouz, Saeid, Jabbour, Karam, Hemmati-Sarapardeh, Abdolhossein et Mohaddespour, Ahmad. |
«Modélisation du taux de pénétration dans les opérations de forage à l'aide des modèles RBF, MLP, LSSVM et DT»Riazi, Mohsen, Mehrjoo, Hossein, Nakhaei, Reza, Jalalifar, Hossein, Shateri, MohammadHadi, Riazi, Masoud, Ostadhassan, Mehdi et Hemmati-Sarapardeh, Abdolhossein. |
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+ Articles dans les actes de conférence arbitrés
«Réseau contradictoire préservant la confidentialité (PPAN) pour les attributs continus non gaussiens»Shateri, Mohammadhadi et Labeau, Fabrice. |
«Apprendre des représentations clairsemées préservant la vie privée pour les données des compteurs intelligents»Shateri, Mohammadhadi, Messine, Francisco, Piantanida, Pablo et Labeau, Fabrice.I |
«Sur l'impact des informations annexes sur les méthodes de préservation de la vie privée des compteurs intelligents»Shateri, Mohammadhadi, Messine, Francisco, Piantanida, Pablo et Labeau, Fabrice. |
«Gestion des coûts de confidentialité dans les compteurs intelligents à l'aide de l'apprentissage par renforcement profond»Shateri, Mohammadhadi, Messine, Francisco, Piantanida, Pablo et Labeau, Fabrice. |
«Apprentissage basé sur des informations dirigées en profondeur pour la publication de données de compteurs intelligents préservant la confidentialité»Shateri, Mohammadhadi, Messine, Francisco, Piantanida, Piantanida et Labeau, Fabrice. |
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