Étudiant au doctorat - Abdel Ghani Labassi

Biographie

Je poursuis présentement un doctorat au Département de Mathématiques Appliquées et Statistiques de l'Université Johns Hopkins, Baltimore, Maryland, États-Unis, sous la direction de Mateo Díaz.

J'ai obtenu une maîtrise en informatique au Département d'informatique et de recherche opérationnelle de l'Université de Montréal sous la direction de Didier Chetelat et Andrea Lodi, affilié à la Chaire d'excellence en recherche du Canada en science des données pour la prise de décision. De plus, j'ai obtenu un baccalauréat bidisciplinaire en informatique et mathématiques du même département.

Intérêts de recherche

Mes intérêts de recherche portent sur la compréhension de la manière dont les structures algébriques et géométriques de problèmes d’optimisation difficiles peuvent être exploitées pour concevoir des algorithmes robustes et efficaces, accompagnés de garanties théoriques. Parmi les applications, on retrouve la science des données et la recherche opérationnelle.

Publications/En cours

Preconditioned subgradient method for composite optimization: overparameterization and fast convergence
avec Mateo Díaz et Liwei Jiang (*), 2025. PDF
Learning to Compare Nodes in Branch and Bound with Graph Neural Networks
avec Didier Chételat et Andrea Lodi, NeurIPS, 2022. PDF

(*) indique un ordre alphabétique.

Enseignement

J'ai occupé des postes d'auxiliaire d'enseignement et de développeur de cours pour, entre autres, les cours énumérés ci-dessous.

Université Johns Hopkins

AMS 661 Optimisation en finance (automne 2022, automne 2023, automne 2024)
AMS 663 Modèles de réseaux (printemps 2023, printemps 2025, printemps 2026)
AMS 662 Optimisation pour la science des données (été 2025 ; développement de cours)
AMS 653 Théorie des jeux mathématiques (printemps 2024)

Université de Montréal

IFT2125 Introduction à l'algorithmique (hiver 2021, hiver 2022)
IFT2015 Structures de données (hiver 2021)
IFT2105 Introduction à l'informatique théorique (automne 2019)
IFT1065 Mathématiques discrètes (hiver 2022)

Divers

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