Argyris KALOGERATOS

Thématique de recherche

Au sein de l'équipe MLMDA, Argyris Kalogeratos est le coordinateur du thème de recherche "Apprentissage automatique sur les graphiques et les systèmes complexes". Son expertise s'étend de l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle aux réseaux complexes, à la décision et au contrôle.

Applications

Affilié à la chaire d'analyse des données industrielles et d'apprentissage automatique (IdAML) de l'ENS Paris-Saclay, Argyris Kalogeratos participe à de nombreux projets industriels pour des problèmes liés à l'exploitation des multimédias, l'analyse et l'exploitation des réseaux sociaux, l'épidémiologie computationnelle, le marketing, les transports, les systèmes de communication et la bio-informatique.

Pourquoi le Centre Borelli ?

« C'est un environnement unique et dynamique dans lequel la recherche académique est développée en se confrontant au terrain des applications pratiques et industrielles. »

Recherche

En tant que coordinateur du thème de recherche "Apprentissage automatique sur les graphiques et les systèmes complexes" au sein de l'équipe MLMDA, Argyris Kalogeratos participe à la rédaction de propositions de financement pour des projets impliquant des partenariats universitaires et industriels. Dans ce cadre, il effectue également des demandes de financement pour des doctorants dont il supervise les thèses.

Étant affilié à la chaire d'analyse des données industrielles et d'apprentissage automatique (IdAML) de l'ENS Paris-Saclay, Argyris Kalogeratos contribue à plusieurs projets synergiques et multidisciplinaires entre le monde universitaire et l'industrie. Ces dernières années, il a notamment développé une collaboration plus étroite avec l'équipe Innovation & Recherche de la SNCF, qui se concentre sur les systèmes de transport public.

Enseignements

• Cours sur l’IA et la modélisation des réseaux, parcours AI, ENS Paris-Saclay.
• Travaux dirigés du cours de calcul haute performance données et apprentissage machine (Master 2).
•  Travaux dirigés du cours M2 MVA sur l'apprentissage non supervisé.
•  Travaux dirigés du cours d'Optimisation du Master 1 parcours Jacques-Hadamard.
•  Supervision de stagiaires de niveau L3, M1 et M2.

Parcours

• Depuis 2018 : enseignant-chercheur au centre Borelli, ENS Paris-Saclay ;
• 2013-2018 : chercheur post-doctorant au CMLA, ENS Cachan ;
• 2013 : doctorat en machine learning et data science, University of Ioannina (Grèce).

Publications récentes