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KASEREKA KABUNGA SELAIN

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KASEREKA KABUNGA SELAIN

Professeur Associé
Mathematique et informatique

sexe
Masculin
Adresse email
sedjokas@gmail.com
Email institutionnel
selain.kasereka@unikin.ac.cd
Phone
+243821828964
Faculté

Sciences et technologies

Département

Mathematique et informatique

Grade

Professeur Associé

Titre académique:

PhD

Statut:

interne

Dernier acte de nomination/promotion :

Non défini

Adresse Bureau

Local B5/H, FAC SCIENCES, UNKIN


RECHERCHE

Domaines de recherche :

Intelligence Artificielle et Mathématiques Appliquées

Thème de recherche :

Machine & Deep Learning Systèmes Multi-agents Systèmes dynamiques et complexes Equations différentielles Réseaux Informatiques

Axes transversaux : Santé,Modélisations, Intelligence Artificielle, Réseaux, Statistiques et Informatique

Centres/Ecoles/Laboratoire de recherches de l'UNIKIN:

Autres Réseaux scientifiques et communautés savantes:


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PARTICIPATIONS AUX MANIFESTATIONS SCIENTIFIQUES: 4
1: RéFIA : Le Réseau Francophone sur l'Intelligence Artificielle  Colloque, 2024 25-26 juin, Bucarest / Roumanie Intervenant C1
Organisateurs : AUF - Agence Universitaire de la Francophonie
Type d'intervention : Abstract/Resumé
Titre de l'intervention : Recherche ei IA Générative
3: Workshop - IA4A - Artificial Intelligence Shaping Global Health Perspectives from Research and Medicine in Africa  Séminaire, 2024 11 - 12 Juin, Padoue - ITALIE Intervenant C3
Organisateurs : University of Padova
Titre de l'intervention : Synergizing Artificial Intelligence, Mathematics, and Big Data for Enhanced Healthcare, with some case studies from the African medical landscape
4: Heidelberg Laureate Forum  Festival, 2023 23 au 30 Sept 2023, Heidelberg / Allemagne Participant
Organisateurs : HLF Fundation
2: International Conference on Mathematical Sciences and Applications 2019  Conférence, 2019 25 au 27 septembre, Pretoria - Afrique du Sud Participant C1
Organisateurs : University of South-Africa
Titre de l'intervention : Agent-Based Modeling-Simulation vs Equation-Based Modeling-Simulation
Publications scientifiques: 16


1 : Enhancing COVID-19 Detection: An Xception-Based Model with Advanced Transfer Learning from X-ray Thorax Images

Mandiya Emomo Reagan, Kongo Hervé, Kasereka Kabunga Selain, Kyamakya Kyandoghere, Kasoro Mulenda Nathanael, Mushidi Tshakwanda Petro
Journal of Imaging février Vol. 10 No. 63 2024


2 : Certificate of participation in the 10th Heidelberg Laureate Forum (Germany)

Kasereka Kabunga Selain
Vol. Mathématiques et Informatique Heidelberg Laureate Foundation 2023


3 : Equation-Based Modeling vs. Agent-Based Modeling with Applications to the Spread of COVID-19 Outbreak

Kasereka Kabunga Selain, Zohinga Glody, Kiketa Vogel, Ngoie Mpoyi Ruffin-Benoit, Mputu Eddy, Kasoro Mulenda Nathanaël, Kyamakya Kyandoghere
Mathematics janvier Vol. 11 No. 253 2023 p. 1-21


4 : Securing the light escaping in a Li-Fi network environment

Diambeli Dibakana Dibson, Mandiya Emomo Reagan, Kyamakya Kyangoghere, Kasereka Kabunga Selain
Elsevier - Procedia Computer science janvier Vol. 201 2022 p. 684-689


5 : CoSiT: An Agent-based Tool for Training and Awareness to Fight the Covid-19 Spread

Azemena Henri-Jo ̈el, Mbiaya Franck-Anael, Kasereka Kabunga Selain, Ho Tuong Vinh
International Journal of Advanced Computer Science and Applications janvier Vol. 13 No. 10 2022 p. 699-706


6 : Design and Implementation of a Blended Learning System for Higher Education in the Democratic Republic of Congo as a Response to Covid-19 Pandemic.

Kiketa Vogel, Kashoba Hattie, Kasereka kabunga Selain, Kutangila Mamona
International Journal of Emerging Technologies in Learning juillet Vol. 17 No. 13 2022 p. 64-83


7 : Analysis, modeling and optimal control of COVID-19 outbreak with three forms of infection in Democratic Republic of the Congo

Ndondo Mboma Apollinaire, Kasereka Kabunga Selain, Bisuta Fueza Serge, Kyamakya Kyandoghere , Doungmo Goufo Emile-Franc
Elsevier - Results in Physics mars 2021


8 : ABCSS: A novel approach for increasing the TCP congestion window in a network

Kasoro Mulenda Nathanaël, Kasereka Kabunga Selain, Alpha Kalumero Grevice, Kyamakya Kyandoghere
Elsevier - Procedia Computer science septembre No. 191 2021 p. 437-444


9 : Towards hybrid stochastic modeling and simulation of complex systems in multi-scale environments

Kasereka Kabunga Selain
University of South-Africa School of Sciences Mathematical Sciences Emile Franc Doungmo Goufo & Ho Tuong Vinh Télécharger ici : https://uir.unisa.ac.za/bitstream/handle/10500/26845/thesis_kabunga_sk.pdf?sequence=1&isAllowed=y 2020 University of South-Africa p. 139


10 : A stochastic agent-based model and simulation for controlling the spread of tuberculosis in a mixed population structure

Kasereka Kabunga Selain, Kyamakya Kyandoghere, Ho Tuong Vinh, Doungmo Goufo Emile-Franc
World Scientific septembre 2020


11 : Analysis and simulation of a mathematical model of tuberculosis transmission in Democratic Republic of the Congo

Kasereka Kabunga Selain, Doungmo Goufo Emile-Franc, Ho Tuong  Vinh
Springer - Advances in Difference Equations novembre No. 642 2020


12 : PercoMCV: A hybrid approach of community detection in social networks

Kasoro Mulenda Nathanaël, Kasereka Kabunga Selain, Mayoga Elie, Ho Tuong Vinh, Kinganga Joel
Elsevier - Procedia Computer science mai Vol. 151 2019 p. 45-52


13 : Agent-Based Modelling and Simulation for evacuation of people from a building in case of fire

Kasereka Kabunga Selain, Kasoro Mulenda Nathanaël, Kyamakya Kyandoghere, Doungmo Goufo Emile-Franc, Abiola Chokki Paterne, Yengo Vila-Kisisa Maurice
Elsevier - Procedia Computer science avril Vol. 130 2018 p. 10-17


14 : Estimation of Infection Force of Hepatitis C Virus Among Drug Users in France

Kasereka Kabunga Selain, Léon Lucie, Le Strat Yann
Springer, Cham juin 2017 p. 319-344


16 : A hybrid model for modeling the spread of epidemics: Theory and simulation

Kasereka Kabunga Selain, Kasoro Mulenda Nathanaël, Abiola Paterne Chokki
IEEE février 2015
Aucune donnée disponible
ENSEIGNEMENT: 4

1: Méthode d’Analyse en Informatique (MAI)

Faculté: Sciences et technologies
Département: Mathematique et informatique
Promotion: L2 LMD Informatique
Description:
Cette UE devrait amener les étudiants à bien comprendre la notion de système d’information informatisé. Il s'agit donc de montrer aux étudiants comment modéliser un système d’information d’une entreprise donnée en utilisant la méthode merise (Merise (Méthode d’Étude et de Réalisation Informatique pour les Systèmes d’Entreprise). Pour cela on montrera aux étudiants les outils de conception et réalisation du système d’information (Jmérise et SGBD).

2: Algorithmique et structures de données

Faculté: Sciences et technologies
Département: Mathematique et informatique
Promotion: L1 Mathématiques (Ancien Système)
Description:
Savoir transcrire les différentes étapes de résolution d'un problème sous forme d'algorithme, de façon structurée et indépendante de toute contrainte matérielle ou logicielle.  Les compétences visées sont à la fois théoriques et pratiques : comprendre et analyser un algorithme préexistant,  analyser la situation : identifier les données d'entrée, le traitement et la sortie;  mettre au point une solution algorithmique : comment écrire un algorithme en langage courant en respectant un code; identifier les boucles, les tests, des opérations d'écriture,
d'affichage... ; valider la solution algorithmique par des jeux d'essais simples ;

3: Système d'exploitation

Faculté: Sciences économiques et de gestion
Département: Sciences de gestion
Promotion: L1 LMD Informatique de Gestion et Affaire
Description:
Dans cette UE, il s'agit de donner à l’étudiant les notions de base sur les systèmes d’exploitation et surtout montrer lui la place du système d’exploitation dans un système informatique. Il s'agira donc de faire une étude approfondie des fonctionnalités d’un système d’exploitation par des exercices et des exposés. L'UE va aussi mener sur le plan théorique et pratique, une étude comparative de quelques systèmes d’exploitation couramment utilisés notamment MSDOS, Windows et UNIX/Linux. Les étudiants apprendront aussi comment automatiser les tâches routinières par la programmation (BATCH et SHELL).

4: Langages formels et compilation

Faculté: Sciences et technologies
Département: Mathematique et informatique
Promotion: L3 LMD Mathematiques, Statistique et Informatique
Description:
Dans cette UE, il s'agit de présenter les principes de base pour la réalisation d’un langage de programmation, d’un analyseur et d’un compilateur : analyse lexicale, analyse syntaxique, analyse sémantique, génération de code. Investiguer les outils fondamentaux utilisés pour effectuer ces analyses : fondements de base de la théorie des langages (grammaires, automates, ...), méthodes algorithmiques d’analyse,.. Cette UE permettra en outre aux étudiants de comprendre comment les langages et les ordinateurs interagissent.
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