Clément COSSERAT

- Designed novel optimization algorithms (majorization-minimization) for IVA-G with rigorous convergence proofs and substantial speed-up via proximal methods and deep unrolling. - Implemented all models in Python/PyTorch; trained neural networks using custom training pipelines on synthetic datasets. - Applied methods to extract diagnostic biomarkers for schizophrenia on large-scale fMRI datasets. - Supervised 2 master interns and presented findings at the IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP).

Led exercise and practical lab sessions, and graded lab reports and exams for the Optimization course at CentraleSupélec.

Designed a prototype proximal algorithm for Independent Vector Analysis (IVA-G) during a 5-month research internship, leading to a poster presentation at ICASSP 2023.

Projet d'initiative personnelle pour établir une revue des dynamiques d'information et d'influence idéologique dans la population via la médiation scientifique, en vue de choisir la forme et l'orientation de son engagement citoyen. Cas d'étude : éducation à l'écologie et climato-scepticisme. Sujets étudiés: - Esprit critique - Economie comportementale - Biais psychologiques - Théorie de la morale - Philosophie des sciences - Rhétorique - Epistémologie (en particulier le raisonnement Bayésien) - Méthodes sci

Developed a debugging assistance feature for a SAP SaaS tool.

Dominante : Mathématiques et Data Science (MDS) Mention : Sciences des Données et de l'Information (SDI) Filière : Métiers de la recherche Cours suivi : deep learning, séries temporelles, analyse harmonique, processus stochastiques, statistiques, statistiques bayésiennes, vision numérique, apprent