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Courses/CXXA + ( * C++ Coding Standards* Boost 1* Boost 2* Concurrency 1* Concurrency 2 )

Courses/CMP2 + ( * Contrôle des types* Langages intermédia … * Contrôle des types* Langages intermédiaires* Passages d'arguments* Mémoire : hiérarchie des mémoires matérielles, gestion logicielle de la mémoire* Les microprocesseurs : CISC, RISC* Sélection d'instructions (génération de code)* Flot d'exécution* Vivacité des variables* Allocation de registrescité des variables* Allocation de registres )
Courses/MLRF + ( * Cours 1: Introduction, Décrire et recon … * Cours 1: Introduction, Décrire et reconnaître un motif (1/2) : Classification simple avec apprentissage supervisé ou non (KNN, SVM, Random Forest, ANN …) ; espace de représentation et descripteurs : descripteurs de Fourier, de Gabor, moments de Zernike, codage de Freeman, HOG, Affine-Hessian, LBP…* TP 1 (2 heures) : Détecter un motif – Où est Charlie ?* Cours 2 (2 heures) : Décrire et reconnaître un motif (2/2) : Framework de Viola-Jones, point d’intérêt et détecteurs : laplacian, hessian, harris, MSER ; Validation géométrique (RANSAC…)* TP 2 (2 heures) : Détecter et suivre un motif – Augmented Reality* Cours 3 (2 heures) : Classification d’images : Pooling (average/max pooling, BoVW, Filter-learning, VLAD, Fisher kernels), spatial pooling, hierarchical pooling* TP 3 (2 heures) : Classification d’images : caractères imprimés, images naturelles* Cours 4 (2 heures) : Segmentation d’images : classification dense et régularisation (CRF…)* TP 4 (2 heures) : Segmentation d’images de documents : séparation texte/fond* Cours 5 (2 heures) : Recherche d’images (1/2) et Débruitage d’image : Approximate Nearest Neighbor ; architecture FLANN ; quantification, binarisation, hashing ; patch-based denoising* TP 5 (2 heures) : Débruitage d’image avec une banque de filtres appris* Cours 6 (2 heures) : Indexation et recherche d’images (2/2) : relevance feedback et query rewriting ; metric learning (malhanobis) ; embedding learning* TP 6 (2 heures) : Recherche d’images : implémentation d’un moteur de recherche capable de traiter 1 million d’imageserche capable de traiter 1 million d’images )
Courses/THLR + ( * Cours magistraux (5 x 2h):** Introducti … * Cours magistraux (5 x 2h):** Introduction, Langages** Expressions rationnelles** Automates (eNFA, NFA, DFA)** Déterminisation** Rationalité, minimization* TDs (5 x 2h)** Preuves, calculabilité et distances** Expressions rationnelles** Automates finis** Lemme de pompage et déterminisation** Stabilité des langages rationnels* TPs (3 * 2h)** Expressions rationnelles** Vaucanson 1/2** Vaucanson 2/2ationnelles** Vaucanson 1/2** Vaucanson 2/2 )
Courses/TRPA1 + ( * Décision bayésienne.* Modèle Probabiliste Simple et Apprentissage de Paramètres.* Modèle de Mélange et Algorithme EM.* Modèle de Mélange de Gaussiennes.* Chaines de Markov Cachées )
Courses/CMKV + ( * Décision bayésienne.* Méthodes stochastiques.* Champs aléatoires.* Échantillonneurs.* Apprentissage.* Classification statistique.* Analyse d'images. )
Courses/OCVX + ( * Définition générale d’un problème d’opt … * Définition générale d’un problème d’optimisation avec et sans contraintes, recherche de solutions.* Résolution par Lagrangien et problème dual, conditions de Karush-Kuhn-Tucker* Optimisation par descentes de gradient. Méthodes à pas optimal, gradient conjugué. Méthode de Newton.* Analyse de complexité sous condition de stricte convexité.* Optimisation par méthodes de points intérieurs.* Étude d’un cas pratique : séparateurs à vaste marge.n cas pratique : séparateurs à vaste marge. )
Courses/CODO + ( * Eléments de théorie de l'information: c … * Eléments de théorie de l'information: codage et redondance d'un signal, entropie.* Compression conservative: codage RLE, codage de Huffman, transformée de Burrows-Wheeler et codage bzip2, compression LZW.* Échantillonnage et quantification d'un signal, théorème de Shannon, échecs des méthodes conservatives sur les signaux/images réel(le)s.* Compression non conservative: rappels sur l'analyse de Fourier, transformée en cosinus discrète, transformée d'Hadamard, applications au traitement du son et traitement d'images.* Algorithme JPEG: avantages et défauts.* Codage de la couleur: espaces colorimétriques, conversion RGB/YUV, transformée de Karhunen-Loève.* Compression spatiale et temporelle: codage MPEG.ession spatiale et temporelle: codage MPEG. )
Courses/INIM + ( * Formats d'images * Signal et espace de … * Formats d'images * Signal et espace de Fourier * Echantillonnage et quantification* Filtrage linéaire * Statistique, probabilité et classification * Segmentation et champs de Markov * Modèles physiques et énergétiques * Optimisation combinatoire * Topologie discrète et morphologie mathématique * De la théorie des sous-ensembles flous aux croyances * Théorie de l'information et fusion d'information"e de l'information et fusion d'information" )
Courses/ISIM + ( * Géométrie euclidienne et projective, formation de l'image. * Rendu photoréaliste (raycasting, raytracing, pathtracing, pbgi...) * Rendu temps réel (algorithmes de fenêtrage, remplissage...) * Modélisation d’objets. * Textures. )
Courses/TYLA + ( * Histoire de l'informatique* Les premiers langages : FORTRAN, COBOL, ALGOL * La programmation objet : SIMULA, SmallTalk, CLOS, Eiffel* Les sous-programmes* La programmation générique* Traits de programmation fonctionnelle )
Courses/THEG + ( * Histoire de la théorie des graphes et a … * Histoire de la théorie des graphes et applications diverses (Ponts de Königsberg, calcul de résistance dans un circuit, démonstration de la formule des alcanes, formule de Cayley)* Vocabulaire (graphe orienté, non-orienté, arbre, cycle, composantes, rayon, diamètre, clique, nombre chromatique, ...)* Représentation et codage des graphes (listes et matrices d'ajacence)* Calculs de plus courts chemins (Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd-Warshall,...).* Lien avec la théorie des groupes (Plus court chemin = calcul d'une puissance de matrice)* Graphes planaires (Formule d'Euler, Théorème de Kuratowsky, Théorème des 4 couleurs)* Graphes cordaux (Triangulation, LexBFS, Coloration gloutonne, graphes d'intersection, application à l'allocation de registres)., application à l'allocation de registres). )
Courses/IMED + ( * Histoire et enjeux de l'imagerie médica … * Histoire et enjeux de l'imagerie médicale* Physique des images, modalités* Ouverture, traitement et enregistrement d'images médicales * Reconstruction d'une image médicale à partir du signal machine* Application des fondamentaux vus en TIF aux images médicales* Visualisation volumique et renduédicales * Visualisation volumique et rendu )
Courses/EGEO + ( * Historique d'Internet * Rappel sur la t … * Historique d'Internet * Rappel sur la topologie d'Internet * La gouvernance de l'Internet * Sécurité et cryptographie * La e-économie* Le paiement électronique * La loi de l'internet (liberté d'expression, copyright, vie privée...) * La régulation de l'Internet * Le role de l'Etat * Les dérives mafieuses * La démocracie électroniqueives mafieuses * La démocracie électronique )
Courses/SYNT + ( * Introduction (Evolution de la synthèse … * Introduction (Evolution de la synthèse d'images dans les jeux vidéo et dans le monde du cinéma)* Rappels ** Mathématiques** Formation de l'image* Principes généraux/Modélisation* Synthèse temps réel** algorithmes 2d fondamentaux (fenêtrage, remplissage...)** algorithmes 3d fondamentaux (fenêtrage, projection...)** OpenGL** RayCasting* Synthèse photo-réaliste** Raytracingsting* Synthèse photo-réaliste** Raytracing )
Courses/SEXP + ( * Introduction / Historique * Architectur … * Introduction / Historique * Architecture pour les systèmes * Gestion des processus * Ordonnancement des processus * Problématique de la synchronisation * Outils de synchronisation * Exemples de synchronisation * Interbloquages * Gestion de la mémoire * Mémoire Virtuelle * Systèmes de fichiers * Implémentation des systèmes de fichiers * Protection et sécurité * Un exemple de faille: le buffer overflow * Un exemple de faille: le buffer overflow )
Courses/TRPA2 + ( * Introduction au traitement du signal de Parole* HMM : Reconnaissance de la parole.* GMM : Identification et vérification du locuteur* Synthèse de la parole. )
Courses/RELA + ( * Introduction aux Bases de données * Mod … * Introduction aux Bases de données * Modèle Entité /Association * Modèle rationnel, Début SQL (DDL) * Algèbre relationnel * Logique (CRT et CRD)* SQL (Interrogation, Modification, Vues, Privilèges) * Contraintes d'intégrité et Triggers * Conception et optimisation du schéma relationnel (dépendances fonctionnelles, formes normales)épendances fonctionnelles, formes normales) )
Courses/ALGO + ( * Introduction aux mesures de complexité … * Introduction aux mesures de complexité (notations, théorème général, exemples du tri par insertion et du tri fusion)* Autres tri comparatifs (selection, tri par tas, tri rapide, tri introspectif)* Borne de complexité des tris comparatifs* Tris linéaires* Rangs et médians (sélection stochastique, sélection en O(n))* Structure de données classiques (tableaux statiques et dynamiques, listes, piles, files, files de priorité)* Structures associatives (tables de hachage, arbre binaires de recherche, arbre rouge et noir)* Principaux paradigmes algorithmiques : a) diviser pour régner (ex.: tri fusion, Karatsuba) b) programmation dynamique (ex.: distance de Levenshtein, chaîne de multiplications de matrices, plus longue sous-séquence commune) c) algorithmes gloutons (ex.: distributeur de monnaie, codage de Huffman).istributeur de monnaie, codage de Huffman). )
Courses/IMC + ( * Introduction de la vérification formell … * Introduction de la vérification formelle et du model checking* Diagrammes de décision binaires (BDD)* Logique temporelle à temps arborescent (CTL) et vérification à l'aide de BDD* Diagrammes de décision hiérarchiques (SDD)* Logique temporelle à temps linéaire (LTL) et passage vers les automates de Büchi* Test de vacuité d'un automate de Büchi* Lutte contre l'explosion combinatoire de l'espace d'état* Hypothèses d'équité et automates de Streett* Introduction à Spin. automates de Streett* Introduction à Spin. )
Courses/TIFO + ( * Introduction et histoire du traitement … * Introduction et histoire du traitement d’images* Formation de l'image, perception, capteurs* Codage et Représentations* Espaces colorimétriques* Histogrammes* Domaines spatial et fréquentiel, filtrage, débruitage.* Introduction à la morphologie mathématique* Approches 3D, 2D+t et 3D+t* Recalage, tracking et descripteurst 3D+t * Recalage, tracking et descripteurs )
Courses/PRPA + ( * Introduction to parallelism * Instruction and data-level parallelism * Thread level Parallelism * Parallel Design Patterns (with TBB) * Synchronization, Atomics & C++ Memory model * Applied synchronization: from big fat lock to lock free data structures )
Courses/POGL + ( * Introduction à OpenGL * programmation de shaders avec GLSL * Méthodes de rendu dans une texture * Accélération de rendu temp réel. )
Courses/MLEA2 + ( * Introduction* Classifieur SVM* Kernel Tricks* KSVM* KPCA, KLDA* Extension Multiclasse de classifieurs binaires* Méthodes d'évaluation des classifieurs* TP de mise en pratique )
Courses/TIRF + ( * Introduction* Formation de l'image* Histogramme* Filtrage (domaine spatial et fréquentiel)* Détection de bords/coins* Filtrage (Morphologie mathématique) * Compression* Introduction à la reconnaissance des Formes )
Courses/MLEA1 + ( * Introduction* Théorie de la décision bayésienne* Méthodes d'évaluation des classifieurs* Réduction de Dimension (Analyse en Composantes Principales, Analyse Discriminante Linéaire (Analyse de Fischer))* Arbre de décision )
Courses/MOMA + ( * Introduction, historique de la morphologie mathématique, motivations. * Opérateurs de base : érosion, dilatation, opérateurs duaux. * Filtrage : Filtres morphologiques classiques (ouverture algébrique, top hat...), filtres connectés * Applications )
Courses/ALGO-TDTP + ( * Journée 1 ** Définition formelle des n … * Journée 1 ** Définition formelle des notations O, Θ, et Ω** Propriétés de O, Θ, et Ω** Utilisation pour le calcul de complexité** Tri fusion* Journée 2** Théorème général pour le calcul de complexité** Application sur plusieurs exemples** Tas définition et opérations (avec leurs complexités)* Journée 3** Fin des algos sur le tas, et Tri par tas** Quick Sort** algo de base et partition avec première valeur comme pivot** calcul de complexité* Journée 4** calcul de complexité de Quick Sort** discussion sur l'implémentation d'un quick sort** tri introspectif* Journée 5** Minoration du pire cas d'un tris comparatif** Tris linéaires cas d'un tris comparatif ** Tris linéaires )
Courses/RELATD + ( * Modèle Entité /Association * Algèbre relationnel * Calcul relationnel * SQL * Dépendances fonctionnelles et Formes normales )
Courses/RNEU + ( * Modèle biologique* Généralités sur l’apprentissage* Neurone formel* Perceptron / Règle delta* Perceptron multi-couches / Rétro-propagation du gradient* Réseaux RBF* Carte de Kohonen )
Courses/PYBD + ( * Numpy, la gestion efficace des tableaux * Pandas, le super tableur super performant * Quelques bibliothèques graphiques pour voir )
Courses/J2EE + ( * Présentation de J2EE et le serveur d'applications Tomcat* Les Servlets* Les JSP (Java Server Pages)* L'API JDBC et l'accès à une Base de données * Les EJB 3 et JPA (Java Persistence API)* MVC et la bibliothèque de balises JSTL )
Courses/ALSD + ( * Rappel des notions mathématiques utilis … * Rappel des notions mathématiques utilisées par la suite.* Introduction aux mesures de complexité (notations, théorème général, exemples du tri par insertion et du tri fusion)* Autres tri comparatifs (selection, tri par tas, tri rapide, tri introspectif)* Borne de complexité des tris comparatifs* Tris linéaires* Rangs et médians (min/max, sélection stochastique, sélection en O(n))* Structure de données classiques (tableaux statiques et dynamiques, listes, piles, files, files de priorité, arbres, B-arbres)* Structures associatives (tables de hachage, arbre binaires de recherche, arbre rouge et noir, skip lists)recherche, arbre rouge et noir, skip lists) )
Courses/MASI + ( * Rappels sur la manipulation de polynôme … * Rappels sur la manipulation de polynômes (division euclidienne, décomposition en éléments simples).* Transformée de Laplace: définition, principales propriétés algébriques et analytiques.* Calcul pratique d'une transformée de Laplace et transformée de Laplace inverse.* Fonction de transfert, réponse d'un système linéaire à une sollicitation simple.* Échantillonnage des signaux et théorème de Shannon. Reconstitution d'un signal échantillonnée, bloqueur d'ordre 0.* Transformée en Z: définition, principale propriétés algébriques et analytiques. Lien entre transformée de Laplace et transformée en Z* Calcul pratique d'une transformée en Z et transformée en Z inverse, identification du domaine de convergence.* Caractérisation d'un système linéaire discret par sa transformée en Z.e linéaire discret par sa transformée en Z. )
Courses/IREN + ( * Tour d'horizon * Introduction aux résea … * Tour d'horizon* Introduction aux réseaux neuronnaux* Exemple d'un programe écrit sous Keras* Présentation rapide de TensorBoard* Séparer des classes* Écriture en Numpy d'un RN séparateur (optionnel, pour ceux qui désirent mieux comprendre la construction d'un réseau neuronal)* Étude d'un CNN avec une réprésentation graphique des filtres de convolution sur l'image d'entrée (vidéo sur les convolutions)* SVHN sous Keras (sur Kaggle)* Un MNIST spécial sous Keras (sur Kaggle)* Présentation du projetKeras (sur Kaggle) * Présentation du projet )
Courses/CAPA + ( * Types de machine parallèle, évolutions, besoins* Parallélisme sur les données en fonction de la dépendance,* Parallélisation d'algorithmes classiques (préfix, tri)* Programmation parallèle avec OpenMP et MPI )
Courses/CPP + ( * classe et objets, encapsulation et masq … * classe et objets, encapsulation et masquage, références, flux, * héritage de classes, abstractions et modularité, transtypage, * les 4 formes de polymorphisme, dualité OO-généricité, tour des conteneurs standards,* exceptions, idiomes du C++, * inlining, entités de classes, RTTI, objects-fonctions, conclusion.asses, RTTI, objects-fonctions, conclusion. )
Courses/MOB1 + ( * la qualité en génie logiciel, * les cycles de vie d'un logiciel, * le paradigme des objets avec introduction à UML, * règles, principes et dilemnes, * les diagrammes UML, * les modèles par objets de .C++, Java, Eiffel et Ada )
Courses/ASIE + (- Méthode scientifique - Biais expérimentaux - Présentation des données - Analyse des données - Introduction à R)
Courses/IRGPU + (1. Architectures massivement parallèles 2. Programmation des GPUs avec CUDA 3. Patrons de programmation efficace (Part 1: Memory consideration) 4. Patrons de programmation efficace (Part 2: Histogrammes et reductions))
Courses/LOFO + (Ce cours est découpé en quatre séances : * … Ce cours est découpé en quatre séances :* Logique propositionnelle et sa sémantique, preuves, systèmes à la Hilbert.* Déduction naturelle, logique du premier ordre, normalisation.* Lambda calcul, propriétés et applications.* Lambda calcul simplement typé, isomorphisme de Curry-Howard.lement typé, isomorphisme de Curry-Howard.)
Cours/THEG App + (DFS, BFS, plus courts chemins, circuits eulériens, couplages, connexité)
Courses/Scala + (Typage, inférence de types Paradigme objet, composition Paradigme fonctionnel, Filtrage par motifs)
Courses/COMP + (Voir polycopié.)

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