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List of results

• Courses/ANGSCI  + (Create high quality scientific written articles and oral presentations.)

• Courses/MLRF  + (Donner aux étudiants les moyens techniques … Donner aux étudiants les moyens techniques, théoriques et méthodologiques nécessaires à l’optimisation dans un cadre probabiliste de systèmes modernes de vision par ordinateur pour répondre à des problèmes de détection, de segmentation, de classification et de recherche d’image.</br></br>L’apprentissage artificiel (Machine Learning) est nécessaire dans de nombreux problèmes de vision par ordinateur (Computer Vision) car il permet l’optimisation dans un cadre probabiliste des paramètres d’un système en tirant profit des données disponibles.</br>Au travers de plusieurs études de cas, les étudiants seront initiés à différentes techniques modernes permettant de résoudre des problèmes de :</br>* détection (recherche d’un motif dans une image) ;</br>* segmentation (délimitation du contour d’un objet dans une image) ;</br>* classification (reconnaître la classe d’un motif ou d’une image) ;</br>* recherche (retrouver les images les plus semblables à une requête parmi une base d’image).</br>Les étudiants apprendront également comment évaluer rigoureusement la performance des solutions considérées.</br>Les étudiants acquerront alors les bases scientifiques qui leur permettront de comprendre et de réutiliser (voire d’étendre) les méthodes les plus performantes jusqu’en 2012 – date du début de l’essor de l’apprentissage profond (Deep Learning). Ces bases seront un point de départ utile pour comprendre, plus tard, les techniques les plus récentes avec un regard d’expert en analyse d’images.</br>Les étudiants utiliseront des outils modernes en Python pour prototyper et évaluer rapidement les technique étudiées.évaluer rapidement les technique étudiées.)
• Courses/SINU  + (Donner les connaissances mathématiques de base pour résoudre des problèmes d'équations différentielles partielles à l'aide de la méthode des éléments finis.)
• Courses/THL  + (Définir de façon rigoureuse ce que sont le … Définir de façon rigoureuse ce que sont les langages, trouver des moyens de les spécifier, et des techniques pour les reconnaître. Ces techniques sont utilisées dans les outils les plus courants du développeur :</br></br>* Compilateurs / interpréteurs,</br>* Outils à format de donnée structuré (e.g., XML, LaTeX).at de donnée structuré (e.g., XML, LaTeX).)
• Courses/TRPA1  + (Etudier les méthodes probabilistes de classification et de reconnaissance de formes.)
• Courses/PYBD  + (Familiariser les étudiants avec les bonnes … Familiariser les étudiants avec les bonnes pratiques du langage Python pour la manipulation de données à caractère scientifique.</br></br>Le langage Python est aujourd’hui incontournable pour la manipulation rapide et efficace de n’importe quel type de données. Ce langage haut niveau très flexible s’appuie sur une communauté très active, garantissant un développement rapide de ses fonctionnalités. Ce cours introduit les bonnes pratiques du langage Python et de ses bibliothèques pour manipuler des données à caractère scientifique. Les bibliothèques Numpy et Pandas, ainsi que les outils permettant la visualisation graphique des données seront présentés.on graphique des données seront présentés.)
• Courses/SEXP  + (Fournir aux étudiants une culture générale … Fournir aux étudiants une culture générale sur les systèmes d'exploitation, ainsi que la connaissance élémentaire relative à leur fonctionnement. On étudiera l'ensemble des problématiques communes à tous les systèmes, ainsi que les différentes solutions qui peuvent y être apportées.es solutions qui peuvent y être apportées.)
• Courses/PFON  + (Fournir une vision d'ensemble du paradigme de programmation fonctionnelle et de son positionnement relatif aux autres paradigmes de programmation. Illustrer l'ensemble des concepts abordés au moyen de deux langages fonctionnels: Lisp et Haskell.)
• Courses/PRPA  + (Introduction à la programmation parallèle)
• Courses/COMP  + (Introduire les outils et notions nécessaires à la compréhension du problème P = NP et des classes de complexité.)
• Courses/LOGI  + (Introduire les structures inductives, la logique du premier ordre, et le calcul des séquents.)
• Courses/THEG  + (L'objectif du cours est triple. Il s'agit … L'objectif du cours est triple. Il s'agit d'une part d'introduire le vocabulaire de la théorie des graphes et d'illustrer sont vaste champ d'applications. D'autre part ce cours prolonge le cours d'algorithmique en étudiant la complexité de chaque algorithme présenté (dont certains utilisant de la programmation dynamique). Enfin ce cours relie les graphes à la théorie des groupes (abordée brièvement en classes préparatoires).rdée brièvement en classes préparatoires).)
• Courses/TYLA  + (L'outil principal du programmeur est le la … L'outil principal du programmeur est le langage de programmation. Ce cours cherche à démontrer que les langages ne sont pas égaux, et que certains sont plus adaptés que d'autres. Il cherche à montrer les erreurs du passé, et à souligner qu'elles sont souvent reproduites. Il insiste sur le lien étroit, mais presqu'invisible, qui existe entre les technologies de compilation existantes, et la définition d'un langage, pour mettre l'emphase sur l'évolution des langages de programmation, et le besoin de promouvoir de nouvelles technologies. Enfin, puisque le choix n'est pas toujours disponible, il cherche à promouvoir l'esprit de langages riches dans la lettre du langage imposé.s riches dans la lettre du langage imposé.)
• Courses/MOB1  + (Le but de ce cours est d'apprendre les différents concepts liés au paradigme des objets, de savoir comment plusieurs langages à objets supportent ces concepts, de savoir modéliser un logiciel avec UML et en suivant une méthode.)
• Courses/CAPA  + (Le but de ce cours est de pousser les étudiants à utiliser la parallélisme, en pratiquant les cas simples qui sont très nombreux et en analysant les techniques de parallelisation de cas plus complexes.)
• Courses/ALGO-TDTP  + (L’atelier se déroule en 5 jours :Matin cou … L’atelier se déroule en 5 jours :Matin cours, après-midi TD suivi d'un TP sur machine.Le but de cet atelier est d'appréhender et d’appliquer les concepts de l'algorithmique par la pratique.</br></br>'''N'a pas eu lieu en 2020-2021. Le but est de le remplacer par des TDs/TPs tout le long de l'année, mais à cause du manque de préparation de l'école et du confinement, cela a simplement sauté en 2020-2021.''', cela a simplement sauté en 2020-2021.''')
• Courses/POGL  + (L’objectif de ce cours est d’apprendre à u … L’objectif de ce cours est d’apprendre à utiliser OpenGL 4 ; Le premier objectif est de maîtriser les rudiments programmation classique d’OpenGL et la programmation des shaders en utilisant GLSL (en utilisant bien les versions actuelles d’OpenGL, et jamais d’éléments des versions antérieurs). Le second objectif est d’apprendre à réaliser des rendus plus difficiles en temps réel tel que le rendu d’eau, de feu, d’éléments réfléchissants ou la gestion des ombres en temps réel. Les techniques du genre render-to-texture ou multiple render targets sont abordées, ainsi que les méthodes classiques pour accélérer le rendu (comme le deferred rendering) seront présentées. Les algorithmes de rendu temps réel utilisés sont ceux présentés dans le cours d’introduction à la synthèse d’images.urs d’introduction à la synthèse d’images.)
• Courses/MOMA  + (Maîtriser les outils classiques de morphol … Maîtriser les outils classiques de morphologie mathématique, et savoir identifier les situations dans lesquels ceux-ci s’avèrent particulièrement efficaces.</br></br>Ce cours présente les opérateurs de base de la morphologie mathématique pour le traitement d’images (érosion, dilatation, ouverture, fermeture, etc), ainsi que les stratégies classiques de filtrage morphologique. Un accent clair est mis sur les situations pratiques dans lesquels ces types d’opérateurs sont particulièrement performants.rateurs sont particulièrement performants.)
• Courses/TRPA2  + (Niveau 2 - Sensibilisation aux problèmes de la reconnaissance de la parole, état de l'art en reconnaissance (Modèles de Markov cachés), utilisation d'outils spécifiques.)
• Cours/THEG App  + (Notions de théorie des graphes.)
• Courses/RELA  + (Présentation des méthodes et techniques pour la conception, la réalisation et l'utilisation des bases de données relationnelles.)
• Courses/MLEA2  + (Présentation des outils de classification les plus populaires et des méthodes permettant d’évaluer leurs performances. Développement des capacités à lire des articles de Machine Learning avec un esprit critique par la réalisation d’un projet.)
• Courses/MLEA1  + (Présentation des outils de classification les plus populaires et des méthodes permettant d’évaluer leurs performances. Développement des capacités à lire des articles de Machine Learning avec un esprit critique par la réalisation d’un projet.)
• Courses/TIFO  + (Présenter aux étudiants les briques élémen … Présenter aux étudiants les briques élémentaires de traitement d’images, permettant l’élaboration d’algorithmes plus complexes</br></br>Ce cours d’introduction au traitement d’images vise à familiariser les étudiants avec la terminologie et les traitements élémentaires qui structurent les algorithmes avancés de restauration, amélioration, filtrage et extraction automatique d’information des images. Les notions abordées balayent la formation des images (perception et capteurs), le codage (niveaux de gris, espaces colorimétriques), la représentation des images (histogrammes et leur manipulation, représentations spatiales et fréquentielles), la reconnaissance de formes simples (droites, cercles), les méthodes de traitement de séquences d’images et l’information temporelle. Une ouverture sur les implémentations rapides (instructions SIMD) sera effectuée et servira d’introduction au cours de programmation GPGPU. De même, une introduction à la morphologie mathématique sera présentée pour préparer le terrain pour le cours dédié (plus tard dans le semestre). cours dédié (plus tard dans le semestre).)
• Courses/OCVX  + (Présenter les outils mathématiques permett … Présenter les outils mathématiques permettant la formulation des problèmes d’optimisation convexe, et les outils algorithmiques en permettant la résolution.</br></br>Ce cours introduit les algorithmes permettant de résoudre les problèmes d’optimisation convexe. Nombreux problèmes en traitement du signal et des images peuvent se formuler comme la recherche de l’optimum d’une fonction convexe, d’où l’intérêt pratique de maîtriser les outils théoriques sous-jacents à la résolution de ces problèmes. Ce module est organisé en deux blocs. Dans un premier temps, il s’attachera à apporter une compréhension qualitative des problèmes d’optimisation convexe dans un cadre général. L’accent sera mis dans un second temps sur une compréhension théorique des méthodes itératives permettant la résolution des problèmes d’optimisation convexe.tion des problèmes d’optimisation convexe.)
• Courses/CMKV  + (Résoudre des problèmes de classification et de reconnaissance probabilistes.)
• Courses/KPRAT  + (Savoir utiliser les notions apprises en traitement d'images, morphologie mathématiques et reconnaissance des formes sur des cas pratiques.)