Département de génie électrique
Intérêts de recherche et affiliations
Télécommunications, traitement du signal, codes correcteurs d'erreurs, apprentissage profond, électronique numérique, systèmes embarqués
- 2504 Circuits intégrés
- 2507 Systèmes de télécommunications
- 2519 Microélectronique
- 2525 Systèmes de télécommunications sans fil
- 2701 Matériel informatique
- 2702 Organisation des systèmes informatiques
- 2722 Systèmes intégrés à très grande échelle (VLSI)
Publications
Biographie
François Leduc-Primeau a obtenu les diplômes de Bachelor of Engineering en 2007, Master of Engineering en 2010, puis le Ph.D. en 2016, tous trois dans le département de génie électrique et informatique de l'Université McGill (Montréal, Canada). De 2016 à 2018, il a été chercheur postdoctoral à IMT Atlantique (Brest, France), puis à l'École de technologie supérieure de Montréal. Il est professeur au département de génie électrique de Polytechnique Montréal depuis 2019.
Ses travaux de recherche se situent à l'intersection de l'architecture des systèmes numériques, des télécommunications et de l'apprentissage automatique, avec notamment des applications pour les communications sans-fil de prochaine génération, pour les systèmes d'intelligence artificielle à faible consommation d'énergie, et pour la communication numérique avec budget énergétique restreint.
Formation
- B.Ing. (Université McGill)
- M.Ing. (Université McGill)
- Ph.D. (Université McGill)
Encadrement à Polytechnique
TERMINÉ
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Thèse de doctorat (3)
- Hojatian, H. (2023). Beamforming Design for Massive MIMO Systems with Deep Neural Networks [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Kern, J. (2023). Improving the Energy Efficiency for Signal Processing and Machine Learning Algorithms Using Unreliable Memories [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- El Zarif, N. (2021). A Platform for Enhancing the Vision of Patients Suffering from Age-Related Macular Degeneration Disease [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Hojatian, H. (2023). Beamforming Design for Massive MIMO Systems with Deep Neural Networks [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
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Mémoire de maîtrise (7)
- Fournier, Y. (2024). Conception physique d'un processeur vectoriel RISC-V multicoeur avec une technologie avancée [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Humblet, E. (2024). Verification and Characterization of Multicore Vector Processors Enhanced for Low-precision Convolutional Layers Through FPGA Emulation [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Rohman, S. T. (2024). Optimisation énergétique efficace des mémoires ECC intégrées sur puce [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Brown, S. (2023). Activity Reduction and Energy Modeling of Gallager-B LDPC Decoders [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Chitsaz Zade Allaf, K. (2023). Robust Quantization for Enhanced Energy Efficiency and Bit Error Tolerance in DNNs [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Ang Houle, L.-N. (2022). Validation et caractérisation d'un décodeur LDPC matériel en sous-alimentation [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Dermont, D. B. (2022). Single-Min LDPC Offset Optimization Methods [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
Nouvelle(s) concernant François Leduc-Primeau
Revue de presse concernant François Leduc-Primeau
