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PINAR BALLIKAYA

Doctorante (Université Grenoble Alpes)

Vision et Emotion

Coordonnées

Bâtiment : Bât. Michel Dubois

Bureau : E121

Pinar.Ballikaya@univ-grenoble-alpes.fr

  • Neurosciences cognitives et neuropsychologie
  • Vieillissement cognitif, vieillissement exceptionnel (SuperAging) et réserve cognitive
  • Maladies neurodégénératives et hétérogénéité clinique
  • Spectre sclérose latérale amyotrophique – dégénérescence frontotemporale (SLA–DFT)
  • Mémoire autobiographique, familiarité et processus mnésiques
  • Intelligence artificielle et apprentissage automatique appliqués aux neurosciences
  • Analyse multimodale des données cliniques, cognitives et neurobiologiques

Disciplines scientifiques

Discipline(s) scientifique(s)
  • Psychologie cognitive

  • Neurosciences cognitives

  • Neuropsychologie

  • Intelligence artificielle et science des données

Curriculum vitae

Formation universitaire

Depuis novembre 2026 — Doctorat en sciences cognitives et neurosciences
Université Grenoble Alpes (UGA) — Laboratoire de Psychologie et NeuroCognition (LPNC), équipe Vision & Émotion.
Direction : Martial Mermillod (UGA)
Codirection : Savitha Ramasamy (SUTD, Singapour).

2024–2026 — Master Neuropsychologie et Neurosciences Cliniques
Université Grenoble Alpes, France.

2023–2025 — Master Neurosciences
Université Üsküdar, Istanbul, Turquie.

2024–2025 — Diplôme universitaire (DU) Hypnose Clinique Médicale
Université de Montpellier, Faculté de Médecine Montpellier-Nîmes, France.

2023–2024 — Diplôme interuniversitaire (DIU) Mémoire normale et pathologie de la mémoire
Université de Lorraine, Faculté de Médecine de Nancy, France.

2020–2023 — Licence Psychologie
Université Paris 8, France.

1999–2001 — Licence Informatique
Université Ege, Izmir, Turquie.

Expériences cliniques et de recherche

Mai – septembre 2026 | Stage en neuropsychologie
Centre Expert Bipolaire (CEBP) — CHU Grenoble Alpes, France.
Évaluations neuropsychologiques, participation aux activités de recherche et conception d'ateliers thérapeutiques et de remédiation cognitive.

Juin – juillet 2025 | Stage en neuropsychologie
Centre Mémoire de Ressources et de Recherche (CMRR) — CHU Grenoble Alpes, France.
Évaluations neuropsychologiques et participation aux activités de recherche clinique.

Avril – août 2025 | Stage en neuropsychologie
Centre de Gérontologie Sud (UCC et SMR) — CHU Grenoble Alpes, France.
Évaluations neuropsychologiques auprès de patients âgés présentant des troubles cognitifs.

Février 2024 | Stage en gériatrie et consultation mémoire
CHRU Nancy-Brabois — Nancy, France.
Stage pratique dans le cadre du DIU « Mémoire normale et pathologie de la mémoire ».

Janvier – avril 2023 | Stage en neurologie et psychiatrie
Hôpital Sainte-Anne — GHU Paris Psychiatrie & Neurosciences, France.
Observation clinique en neurologie de la mémoire et du langage et au pôle CMME.

Formation complémentaire

2026 — Applied AI and Data Science
MIT Professional Education — Formation en intelligence artificielle, Machine Learning, Deep Learning et Data Science.

Compétences scientifiques et techniques

Neuropsychologie et neurosciences cognitives

  • Évaluation neuropsychologique et exploration des fonctions cognitives.
  • Méthodologie de recherche clinique.
  • Analyse et interprétation de données neuropsychologiques.

Intelligence artificielle et Data Science

  • Programmation et analyse de données : Python, R, analyse exploratoire (EDA), visualisation, préparation des données et analyse statistique.
  • Machine Learning : apprentissage supervisé et non supervisé, régression, classification, clustering, arbres de décision, Random Forest, validation croisée et bootstrapping.
  • Deep Learning : réseaux de neurones artificiels, réseaux de neurones convolutifs (CNN), architectures Transformers, transfer learning et fine-tuning.
  • Time Series Analysis & Forecasting : analyse, modélisation et prévision de séries temporelles.
  • Graph Theory & Networks : théorie des graphes, analyse des réseaux et des structures relationnelles.
  • Recommendation Systems : systèmes de recommandation, méthodes matricielles et tensorielles, réseaux de neurones appliqués à la recommandation.
  • Generative AI & Agentic AI : Large Language Models (LLM), prompt engineering, agents IA, mémoire, planification, utilisation d'outils, systèmes multi-agents et Adaptive RAG.

Langues

  • Turc : langue maternelle
  • Français : courant
  • Anglais : courant
Publications

Barzykowski, K., Ballikaya, P., Barbar, G., Carreras, F., & Moulin, C. (2026). Online and laboratory procedure for investigating familiarity and memory content during autobiographical retrieval using high- and low-access cues. Open Research Europe, 6, Article 265.

https://doi.org/10.12688/openreseurope.24545.1

Publié le 9 novembre 2026

Mis à jour le 9 novembre 2026