Maxime Ambard

MCU

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  • Bureau n°324

LEAD
CNRS - Université Bourgogne Franche-Comté - UMR 5022
Institut Marey
I3M
64 rue de Sully
21000 Dijon

Spécialité

Modèles connexionnistes

Programmation informatique

Analyse de données électrophysiologiques

Curriculum Vitae

Maxime Ambard a obtenu son diplôme d'ingénieur de l'EPF en 2002. Après avoir travaillé 1 an dans une société de services en ingénierie informatique comme ingénieur programmeur, il obtient un master en sciences cognitives à l'Université Lyon II. Il effectue ensuite son doctorat en informatique à l'Université Henri Poincaré de Nancy au sein de l'équipe CORTEX à l'INRIA Nancy. Le sujet porte sur le rôle de l'inhibition synaptique sur le transfert de l'information par les cellules mitrales du bulbe olfactif. Il travaille ensuite pendant 4 ans au sein du Bernstein Center de Freiburg en Allemagne comme post-doctorant. Il est maître de conférences à l'université de Bourgogne depuis la rentrée 2013. Il enseigne l'informatique à l'IUT d'informatique de Dijon et est rattaché au Laboratoire d'Etude sur l'Apprentissage et le Développement (LEAD). Sa thématique de recherche actuelle est l'étude des aspects neuronaux, cognitifs et comportementaux de l'apprentissage multimodal intervenant dans la construction de la représentation mentale de l'environnement sonore.

Thèmes de recherche

Etude des aspects neuronaux, cognitifs et comportementaux de l'apprentissage multimodal intervenant dans la construction de la représentation mentale de l'environnement sonore

Publications

  • Ambard, M. (2017). Software design for low-latency visuo-auditory sensory substitution on mobile devices. Computer and Information Science. Détails ›
  • Ambard, M., Benezeth, Y., & Pfister, P. (2015). Mobile video-to-audio transducer and motion detection for sensory substitution. Frontiers in ICT, Virtual environements. Détails ›
  • Ambard, M, & Rotter, S (2012). Support vector machines for spike pattern classification with a leaky integrate-and-fire neuron. Frontiers in Computational Neuroscience. Détails ›
  • Ambard, M, Guo, B, Martinez, D, & Bermak, A (2008). A Spiking Neural Network for Gas Discrimination Using a Tin Oxide Sensor Array. Paper presented at DELTA, IEEE International Symposium on Electronic Design, Test & Applications, Hong-kong. Détails ›
  • Guo, B, Bermak, A, Ambard, M, & Martinez, D (2007). A 4x4 Logarithmic Spike Timing Encoding Scheme for Olfactory Sensor Applications. Paper presented at ISCAS, IEEE International Symposium on Circuits and Systems, Hong-Kong. Détails ›
  • Ambard, M, & Martinez, D (2006). Inhibitory control of spike timing precision. Neurocomputing. Détails ›
  • s (0). . . Détails ›

En savoir plus

  • LibreAudioView

    Documentation: You can find the documentation of this project at the following address: http://journal.frontiersin.org/article/10.3389/fict.2015.00020/full   Software source code: You [...]