Pierre WEISS


Senior CNRS researcher at IRIT (Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, UMR 5505).

Team leader at the CBI (Centre de Biologie Intégrative, laboratory MCD, UMR 5077).

Associate member of IMT (Institut de Mathématiques de Toulouse, UMR 5219).

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Internship/PhD/Post-Doc:
If you look for an internship / PhD / post-doc in the domain of artificial intelligence, mathematical imaging, optics (MRI, microscopy, laser imaging, wavefront sensing, ...), optimization, modelling in biology, you can contact me. Join a CV and explain your motivations please.

Some material:

- Lecture notes in convex optimization (pdf)

- Notes de cours gradient stochastique (pdf)

- Notes de cours problèmes inverses (à venir...) (pdf)

- Imagerie M2R Bio-Santé (pdf) (codes)

- Ecole d'été de Peyresq 2021 - Quelques notions sur les opérateurs (pdf)

- Doctoral school computational harmonic analysis.
Numerical approximation of spatially varying blur operators: (web) (slides: pdf).

(Note : les chiffres indiquent un nombre d'heures, x N indique que l'enseignement est fait à N groupes)



INSA DE TOULOUSE, ISAE, ENSEEIHT, UT3
CM TD TP
Années

2024-2025
MoDIA Gradient stochastique et apprentissage

12 - -  
ISAE Problèmes inverses en imagerie

 10 - - 


INSA DE TOULOUSE, ISAE, ENSEEIHT, UT3
CM TD TP
Années

2023-2024
M2R Biologie Santé Traitement et analyse d'images

8 - -  
MoDIA Gradient stochastique et apprentissage

6 3 12.5  
ISAE Problèmes inverses en imagerie

 10 - - 


INSA DE TOULOUSE, ISAE, ENSEEIHT, UT3
CM TD TP
Années

2022-2023
M2R Biologie Santé Traitement et analyse d'images

8 - -  
MoDIA Gradient stochastique et apprentissage

6 3 12.5  
INSA Projet étudiant 5A

- 12 - 
ISAE Problèmes inverses en imagerie

 10 - - 


INSA DE TOULOUSE, ISAE, ENSEEIHT
CM TD TP
Années

2021-2022
MoDIA Gradient stochastique et apprentissage

8 - 7.5  
INSA Projet modélisation 3A

- 32 - 
INSA Projet étudiant 5A

- 12 - 
ISAE Problèmes inverses en imagerie

 10 - - 


INSA DE TOULOUSE, ISAE, ENSEEIHT
CM TD TP
Années

2020-2021
MoDIA Gradient stochastique et apprentissage

5 - 7.5  
INSA Projet modélisation 3A

- 32 - 
INSA Projet étudiant 4A

- 12 - 
ISAE Problèmes inverses en imagerie

 10 - - 


INSA DE TOULOUSE et ISAE
 CM TD TP
Années

2019-2020
INSA Projet étudiant

- 6 - 
UT1 TPs Python optimization for big data

- - 12 
ISAE TPs Python machine learning

- - 8 
ISAE Traitement variationel des images

 10 - - 


INSA DE TOULOUSE et ISAE
 CM TD TP
Années

2018-2019
INSA Projets étudiants

12 - - 
ISAE Traitement variationel des images

 10 - - 


INSA DE TOULOUSE et ISAE
 CM TD TP
Années

2017-2018
INSA Projets étudiants

12 - - 
ISAE Traitement variationel des images

 10 - - 


INSA DE TOULOUSE et ISAE
 CM TD TP
Années

2016-2017
3 MIC Problèmes inverses / Modélisation

(Bien/mal position, SVD, moindres carrés, régularisation)

Examens : 2010 - 2011 - 2012 - 2013 - 2014 - 2015 - 2016.
Corrections : 2010 - 2011 - 2012 - 2013 - 2014 - 2015 - 2016.

 6,25

10

11
ISAE Traitement variationel des images

 10 - - 



INSA DE TOULOUSE, UNIVERSITE PAUL SABATIER et ISAE
 CM TD TP
Années

2015-2016
4 GMM Optimisation

(Algorithmes et applications en optimisation : analyse convexe, complexité en optimisation, méthodes optimales, simplexe, points intérieurs)

Examens : 2011 - 2012 - 2013 - 2014 - 2015 - 2016.
Corrections : 2012 - 2013 - 2014 - 2015 - 2016.

 8,75 -
5,5
3 MIC Problèmes inverses / Modélisation

(Bien/mal position, SVD, moindres carrés, régularisation)

Examens : 2010 - 2011 - 2012 - 2013 - 2014 - 2015 - 2016.
Corrections : 2010 - 2011 - 2012 - 2013 - 2014 - 2015 - 2016.

 6,25

10

11
M2R Maths C2 & C3
 Inverse problems and image processing
 (Regularization, Bayesian principle, convex optimization )
Mathematics & biology
 12

2,4
 - -
ISAE Algorithmes d'optimisation convexe
 5
 -
 2,5
ISAE Traitement variationel des images

 10 - - 



INSA DE TOULOUSE, UNIVERSITE PAUL SABATIER et ISAE
 CM TD TP
Années

2014-2015
4 GMM Optimisation

(Algorithmes et applications en optimisation : analyse convexe, complexité en optimisation, méthodes optimales, simplexe, points intérieurs)

Examens : 2011 - 2012 - 2013 - 2014 - 2015.
Corrections : 2012 - 2013 - 2014 - 2015.

 8,75 -
5,5
3 MIC Problèmes inverses / Modélisation

(Bien/mal position, SVD, moindres carrés, régularisation)

Examens : 2010 - 2011 - 2012 - 2013 - 2014 - 2015.
Corrections : 2010 - 2011 - 2012 - 2013 - 2014 - 2015.

 6,25

-

-
M2R Maths UPS
 Analyse convexe et algorithmes numériques de minimisation

(calcul sous-différentiel, opérateurs proximaux, complexité, algorithmes de premier ordre)

 9 - -
ISAE Algorithmes d'optimisation convexe (Sujet - Codes)
 5
 -
 2,5
ISAE Traitement variationel des images

 6 - 6



INSA DE TOULOUSE, UNIVERSITE PAUL SABATIER et ISAE
 CM TD TP
Années

2013-2014
4 GMM Optimisation

(Algorithmes et applications en optimisation : analyse convexe, complexité en optimisation, méthodes optimales, simplexe, points intérieurs)

Examens : 2011 - 2012 - 2013 - 2014.
Corrections : 2012 - 2013 - 2014

 8,75 5 5,5
3 MIC Problèmes inverses / Modélisation

(Bien/mal position, SVD, moindres carrés, régularisation)

Examens : 2010 - 2011 - 2012 - 2013 - 2014. 
Corrections : 2010 - 2011 - 2012 - 2013 - 2014.

 6,25

-

-
M2R Maths UPS
 Analyse convexe et algorithmes numériques de minimisation

(calcul sous-différentiel, opérateurs proximaux, complexité, algorithmes de premier ordre)

 9 - -
ISAE TPs sur les méthodes variationnelles en imagerie (cours de Gilles Aubert)
 - - 6


INSA DE TOULOUSE et UNIVERSITE PAUL SABATIER CM TD TP
Années

2012-2013
4 GMM Optimisation

(Algorithmes et applications en optimisation : analyse convexe, complexité en optimisation, méthodes optimales, simplexe, points intérieurs)

Examens : 2011 - 2012 - 2013.
Corrections : 2012 - 2013

 8,75 10

(x2)

 11

(x2)
3 MIC Problèmes inverses / Modélisation

(Bien/mal position, SVD, moindres carrés, régularisation)

Examens : 2010 - 2011 - 2012 - 2013. 
Corrections : 2010 - 2011 - 2012 - 2013.

 6,25 10

(x2)

 11

(x2)
M2R Maths-Bio Imagerie et problèmes inverses

(Modélisation de quelques imageurs, inférence bayésienne, optimisation)

 9 - -
5 GMM Projet de 5A (avec F.Malgouyres) (Paul Escande)

Approximation d'opérateurs intégraux avec des ondelettes.

- 5 -


INSA DE TOULOUSE et UNIVERSITE PAUL SABATIER CM TD TP
Années

2011-2012
4 GMM Optimisation

(Algorithmes et applications en optimisation : analyse convexe, complexité en optimisation, méthodes optimales, simplexe, points intérieurs)

 8,75 10

(x2)

 11

(x2)
3 MIC Problèmes inverses / Modélisation

(Bien/mal position, SVD, moindres carrés, régularisation)

 6,25 10

(x2)

 11

(x2)
M2R Maths-Bio Imagerie et problèmes inverses

(Modélisation de quelques imageurs, inférence bayésienne, optimisation)

 6 - -
2 IMACS
 Analyse 1
(Suites et séries de fonctions)
CC1 : 1011 - 1112 - CC2 : 0910 - 1011 - 1112
Corrections : CC1-1011, CC1-1112, CC2-0910, CC2-1011, CC2-1112
DM, Exos 24-25 poly, TD4, TD5

12,5

32,5
(x2)

-
3 MIC
 Des données aux modèles
(approximations splines avec C. Rabut)
 -
 20
 -
3 IMACS
 TPs de traitement du signal
 -
 20
3 MIC
 TPs d'analyse numérique
 -
 -
 25
5 GMM Projet de 5A (avec C. Marteau) (Claire Boyer)

Le principe de Stein pour des bruits structurés.

 - 5 -

INSA DE TOULOUSE CM TD TP
Années

2011-2012

 2 IMACS Analyse I

(Suites et séries de fonctions)

 12,5 32,5

(x2)

 -
4 GMM Optimisation

(Algorithmes et applications en optimisation : simplexe, points intérieurs, recuit simulé, méthodes lagrangiennes, optimisation de forme, critères d'arrêts)

 8,75 10

(x2)

 11

(x2)
3 MIC Problèmes inverses / Modélisation

(Bien/mal position, SVD, moindres carrés, régularisation)

 6,25 10

(x2)

 11

(x2)
4 GMM

Projet de 4ème année (avec J. Isbert)
(Marie Bonnasse, Rémi Chauvin).

Modélisation, simulation et restitution d'images 3D d'objets : radar laser imageur (Rapport), (Slides).
6
4 GMM

Projet de 4ème année (avec A. Rondepierre) (Antoine Edwell, Mathieu Bouyrie).

Optique adaptative pour l'imagerie SPIM, collaboration cancéropole.(Rapport).
6

5 GMM

 Projet de 5ème année (avec J. Fehrenbach)
(T. Cartier, B. Girardet, L. Guys)

Développement d'un algorithme de restauration d'images SPIM sur CUDA,

en collaboration avec l'oncopole de Toulouse.

 - 5 -
3 MIC TP d'analyse numérique / optimisation

(systèmes linéaires, équations non linéaires, intégration numérique, ...)

- - 17,5

INSA DE TOULOUSE CM TD TP
Années

2009-2010

 2 IMACS Analyse I

(Suites et séries de fonctions)

 12,5 30

(x2)

 -
2 MIC Analyse II

(Calcul différentiel et intégral à plusieurs variables)

 11,25 27,5

(x2)

 -
1 UV3 Analyse

(Fonctions continuté/dérivabilité/intégrales/DL)

 - 22,5

-
3MIC Problèmes inverses / Modélisation

(Bien/mal position, SVD, moindres carrés, régularisation)

 5 10

(x2)

 10

(x2)
5GMM Projet de 5ème année (avec A. Rondepierre)

B. Tapia et L. Dumas, optimisation rapide et CUDA en image (Rapport)

 - 5 -


ESINSA de Nice/Sophia-Antipolis CM TD TP

Années

2005-2008

 1 ESINSA Logique

(Systèmes de numération, arith. binaire, codes,

multiplexeurs, électronique, circuits TTL,... )

 - - 60
1 ESINSA Analyse

(continuité, dérivabilité, intégrales, équa. différentielles,

limites, DL, suites numériques, ...)

 - 70 -
3 ESINSA Traitement du signal

(Matlab, théorie de l'échantillonnage, corrélation,

rapports signal sur bruit, séries de Fourier, bruits,

puissance spectrale,...)

 - - 126

Created in 2010 - Pierre WEISS