Shervine Amidi

Éducation


  • Cursus ingénieur centralien des arts et manufactures (promotion Louis Blériot, ECP 17)
  • Recherche au Centre de Vision Numérique (CVN) avec les professeurs Evangelia I. Zacharaki et Nikos Paragios

Enseignement

MIT
Avec mon frère jumeau Afshine, on a créé des pense-bêtes illustrés mettant en valeur les points importants de la classe qu'il est en train d'enseigner au MIT.

Pense-bêtes pour 15.003
Outils de data science
  • • Récupération de données avec SQL
  • • Manipulation et visualisation de données avec R, Python
  • • Astuces avec Git, Bash

Stanford
Avec mon frère jumeau Afshine, on a créé des pense-bêtes illustrés mettant en valeur les points importants de chaque cours que j'ai eu eu l'opportunité d'enseigner en tant que TA à Stanford.

Pense-bêtes pour CS 221
Intelligence artificielle
  • • Modèles basés sur le réflex
  • • Modèles basés sur les états
  • • Modèles basés sur les variables
  • • Modèles basés sur la logique
Pense-bêtes pour CS 229
Apprentissage automatique
  • • Apprentissage supervisé et non supervisé
  • • Apprentissage profond
  • • Petites astuces d'apprentissage automatique
  • • Rappels de probabilités, de statistiques, d'algèbre linéaire et d'analyse
Pense-bêtes pour CS 230
Apprentissage profond
  • • Réseaux de neurones convolutionnels
  • • Réseaux de neurones récurrents
  • • Petites astuces d'apprentissage profond
Pense-bêtes pour CME 102
Équations différentielles ordinaires
  • • EDO du premier et second ordre et applications associées
  • • Outils d'algèbre linéaire, d'analyse et de trigonométrie
  • • Astuces pour Matlab
Pense-bêtes pour CME 106
Probabilités et statistiques
  • • Concepts clés du cours
  • • Tables de distribution, questions fréquemment posées
  • • Astuces pour Matlab et ses fonctionnalités liées au cours

Publications


  1. EnzyNet: enzyme classification using 3D convolutional neural networks on spatial representation
    A. Amidi, S. Amidi, D. Vlachakis, V. Megalooikonomou, N. Paragios, E. Zacharaki
    PeerJ, 2018
    PDF Code Docs
  2. Automatic single- and multi-label enzymatic function prediction by machine learning
    S. Amidi, A. Amidi, D. Vlachakis, N. Paragios, E. Zacharaki
    PeerJ, 2017
    PDF Code
  3. A machine learning methodology for enzyme functional classification combining structural and protein sequence descriptors
    A. Amidi, S. Amidi, D. Vlachakis, N. Paragios, E. Zacharaki
    International Work-Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering, 2016
    PDF Code