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List of results

• 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.)
• Courses/IRGPU  + (Être capable de repenser les algorithmes p … Être capable de repenser les algorithmes pour accélérer les traitements et maîtriser des technologies disponibles pour réduire les temps de traitement. Le cours est divisé en plusieurs tranches et plusieurs aspects et technologies seront abordées (OpenCL, CUDA…).</br></br>Ce cours vise à réconcilier le programmeur avec le hardware pour en tirer les meilleures performances. Pour cela, les différences fondamentales entre CPUs et GPUs seront abordées pendant la première séance. La seconde séance explore les solutions software, à la fois en termes de langages de programmation et de bibliothèques logicielles, qui permettront d’exploiter pleinement les capacités du GPU. Enfin, la dernière séance mettra l’accent sur la manière de repenser les algorithmes afin qu’ils s’adaptent aux types de calculs permis par l’architecture. Des exemples issus de la littérature du traitement d’image illustreront ce dernier cours.ent d’image illustreront ce dernier cours.)