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Education
| Diplôme | Université | Pays | Année |
|---|---|---|---|
| Doctorat - Mathématiques et Informatique | Université de Reims Champagne-Ardenne | France | 2016 |
| M2 - Mathématiques | Université de Picardie Jules Verne | France | 2012 |
| M1 - Mathématiques appliquées | Université Libanaise | Liban | 2011 |
| Licence - Mathématiques | Université Libanaise | Liban | 2010 |
Enseignement universitaire hors USJ
| Enseignement universitaire hors USJ | Pays | Etablissement | Date début | Date fin |
|---|---|---|---|---|
| Algèbre linéaire - Analyse numerique - Exploration de données - Apprentissage automatique - Statistiques | Liban | |||
| Introduction à l'apprentissage automatique - Biostatistique | Liban | |||
| Algèbre linéaire - Analyse numerique - Analyse de données - Apprentissage automatique - Statistiques - Équations différentielles | Liban | |||
| Informatique Appliquée au Calcul Scientifique - Outils mathématiques pour Informatique - Mathématiques - informatique - méthodes numériques - Graphe et optimisation | Liban | |||
| Analyse numérique - Traitement de signal | France |
Expérience professionnelle hors USJ
| Expérience professionnelle | Organisation | Date début | Date fin |
|---|---|---|---|
| Postdoc :Projet européen d'analyse des défaillances (FA 4.0) | Département d'Informatique et de Mathématiques, LIMOS – Laboratoire informatique, modélisation et optimisation des systèmes. Ecole des Mines de Saint-Étienne. | 2022-01-01 | 2022-12-31 |
| Postdoc :Déparaffinage numérique d'images spectrales Raman : application à des coupes paraffinées de tissus coliques et cutanés humains. | Laboratoire MEDyC- Faculté de Pharmacie de Reims. | 2016-04-18 | 2017-08-31 |
| Postdoc :Modélisation de l'état d'un conducteur de tramway. | LGI2A - Laboratoire de Génie Informatique et Automatisation de l'Artois. | 2017-09-01 | 2018-01-01 |
Domaine d’expertise
Ingénierie et technologie; Sciences
Thématiques de recherche
Mathématiques appliquées - Intelligence artificielle et science des données
Publications et communications
A. Rammal, K. Ezukwoke, A. Hoayek, and M. Batton-Hubert, “Unsupervised approach for an optimal representation of the latent space of a failure analysis dataset,” The Journal of Supercomputing, vol. 80, pp. 5923–5949, 2024. doi: 10.1007/s11227-023-05634-0.
A. Rammal, K. Ezukwoke, A. Hoayek, and M. Batton-Hubert, “Root cause prediction for failures in semiconductor industry, a genetic algorithm–machine learning approach,” Scientific Reports, vol. 13, pp. 4934, 2023. doi: 10.1038/s41598-023-30769-8.
A. Rammal, R. Assaf, A. Goupil, M. Kacim, and V. Vrabie, “Machine learning techniques on homological persistence features for prostate cancer diagnosis,” BMC Bioinformatics, vol. 23, 2022. doi: 10.1186/s12859-022-04992-5.
E. Yammine and A. Rammal, “Path analysis to assess socio-economic and mitigation measuredeterminants for daily coronavirus infections,” International Journal of Environmental Research and Public Health (IJERPH), vol. 18, p. 10 071, 2021. doi: 10.3390/ijerph181910071.
A. Rammal, E. Perrin, V. Vrabie, I. Bertrand, and B. Chabbert, “Classification of lignocellulosic biomass by weighted-covariance factor fuzzy c-means clustering of mid-infrared and nearinfrared spectra,” Journal of Chemometrics, vol. 31, p. 2865, 2017. doi: 10.1002/cem.2865.
A. Rammal, E. Perrin, V. Vrabie, and H. Fenniri, “Selection of discriminant midinfrared wavenumbers by combining a naïve bayesian classifier and a genetic algorithm: Application to the evaluation of lignocellulosic biomass biodegradation,” Mathematical Biosciences, vol. 289, pp. 153–161, 2017. doi:
10.1016/j.mbs.2017.05.002.