Hossam FRAIHAT
Hossam FRAIHAT
Professeur en Intelligence artificiel et réseaux informatiques
Domaine(s) d'expertise
Machine Learning, Deep Learning, Traitement de signal, Computer Vision
Hossam FRAIHAT est professeur en intelligence artificielle et réseaux informatiques, titulaire d’un doctorat en traitement du signal,, imagerie et robotique de l’Université Paris-Est. Il enseigne à La Salle Passy Buzenval et au CFA, il était professeur assistant au département génie électrique de l’Université Al-Ahliyya Amman, en Jordanie, et mène des recherches sur l’IA appliquée à la vision par ordinateur, aux signaux biomédicaux et à la prévision énergétique. Il est auteur de plusieurs publications dans des revues internationales classées Scopus (Q1/Q2), notamment dans des journaux comme Future Internet, MDPI et IEEE Access.
| Année | Université | Diplôme/Poste |
|---|---|---|
| 2017 | Université Paris-Est | Doctorat en Signal, Images et robotique |
| 2010 | Université de Nantes | Master 2 : Conception des composants électroniques et optoélectroniques |
| Année | Fonction |
|---|---|
| 2022 - présent | Enseignant en réseaux informatiques et cybersécurité à l’établissement La Salle Passy Buzenval |
| 2024 -2025 | Enseignant en réseaux informatiques et cybersécurité au CFA -SDMI |
| 2018 - 2022 | Professeur assistant en génie électrique à l’Université Al-Ahliyya Amman, en Jordanie |
| 2013-2017 | Doctorant en computer vision |
- Hossam et al. (2022) : Solar Radiation Forecasting by Pearson Correlation Using LSTM Neural Network and ANFIS Method: Application in the West-Central Jordan, Future Internet MDPI (Scopus Q2)
- Bassam et al. (2022) : Automated Detection of Left Bundle Branch Block from ECG Signal Utilizing the Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform with ANFIS, MDPI (Scopus Q2).
- Bassam et al. (2022) : Assessment of Dual-Tree Complex Wavelet Transform to Improve SNR in Collaboration with Neuro-Fuzzy System for Heart-Sound Identification, Electronics MDPI (Scopus Q2).
- Bassam et al. (2020) : A Framework Classification of Heart Sound Signals in PhysioNet Challenge 2016 Using High Order Statistics and Adaptive NeuroFuzzy Inference System, IEEE Access (Scopus Q1).
- Bassam et al. (2020) : Quantitative Analysis Signal-Based Approach Using the Dual Tree Complex Wavelet Transform for Studying Heart Sound Conditions, 5th IEEE Middle East and Africa Conference on Biomedical Engineering (MECBME2020), Amman, Jordan, March 24th-26th, 2020.
- Fraihat et al. (2017) : A Pseudo-3D Vision-Based Dual Approach for Machine-Awareness in Indoor Environments Combining Multi-Resolution Visual Information, IWANN 2017, Cadiz, Spain, June 14–16, 2017, Springer, LNCS series, Vol. 10306, Part II.
- Madani et al. (2017) : Machine-Awareness in Indoor Environment: A Pseudo-3D Vision-Based Approach Combining Multi-Resolution Visual Information, IEEE/IDAACS 2017, Bucharest, Romania, September 21–23, 2017.
- Fraihat et al. (2015b) : Soft-Computing Based Fast Visual Objects’ Distance Evaluation for Robots’ Vision, IEEE/IDAACS 2015, Warsaw, Poland, September 24–26, 2015.