Master Informatique : Informatique, Synthèse d'Images et Conception Graphique - ISICG

Description

Rendu temps-réel :

• Rastérisation, pipeline OpenGL
• Programmation de shaders
• Gestion de la caméra
• Eclairage local simple
• Textures
• Deferred shading et post-processing

Langue

Français

Prérequis

Notions de base d'algorithmique.

Description

Méthodes de recherche avec heuristique dans un espace d'états ; Les problèmes de satisfaction de contraintes (CSP) ; Algorithmes pour les jeux ; Représentation des connaissances et systèmes experts ; Techniques d'apprentissage ; Introduction aux réseaux de neurones.

Langue

Français

Objectif

Ce cours offre une base solide sur les différentes méthodes d'intelligence artificielle appliquées dans des domaines aussi variés que la résolution de problèmes dans de grands espaces de recherche, la résolution de systèmes de satisfactions de contraintes ou le raisonnement incertain.

Ce module permettra aux étudiants de maîtriser ces diverses méthodes et algorithmes d'IA et pourront les mettre en pratique sur des situations réelles qu'ils travailleront durant les séances de Travaux Pratiques.

Bibliographie

• Intelligence artificielle Stuart Russel et Peter Norvig Edition Perason, (2010)
• Mooc (sur Youtube) : Cours Intelligence artificielle par Hugo Larochelle (Quebec Canada): https://www.youtube.com/watchv=stuU2TK3t0Q&list=PL6Xpj9I5qXYGhsvMWM53ZLfwUInzvYWsm

Description

Un stage complémentaire à la formation est un stage d'une durée minimum de 4 semaines, non prévu dans la maquette de formation et dont le sujet est validé en amont par un membre de l'équipe pédagogique, et qui donne lieu à une restitution. Ce stage peut s'effectuer entre la L3 et le M1 ou entre le M1 et le M2. Le bonus obtenu peut être au maximum 0.33 points sur la moyenne du semestre suivant la restitution du stage.

Description

Programmation parallèle sur carte graphique (GPU) :* Introduction aux processeurs graphiques programmables massivement parallèles

• Notions de threads et de noyaux

• Mémoire locale, globale et partagée

• Mémoire vs calcul intensif

• Librairies CUDA

• Illustration sur des problèmes d'algèbre linéaire, de traitement d'images et de factorisation

Langue

Français

Description

Ce module présente une approche des grandes familles d'algorithmes couramment utilisées pour résoudre efficacement des problème complexes de l'informatique.

Le but de ce module est de fournir un ensemble d'outils algorithmiques concrets afin de vous permettre de fournir des solutions intéressantes à divers problèmes courants en informatique.

Plus concrètement, cette UE s'intéressera aux notions de Diviser Pour Régner, de Programmation Dynamique, d'Algorithmes gloutons, et de Branch and Bound (séparation et évaluation).

Langue

Français

Description

Présentation des SoC, "Système on Chip" :

• Rappels architecture ordinateur : bus, adresses, registres d'E/S, interruptions

• Rappels électroniques : signaux logiques, GPIOs, convertisseurs ADC, pull down, pull up

• Communication externe : bus série, interface déboguage SWD/JTAG, WiFi/bluetooth

• Communication interne : bus SPI, bus I2C, PWM

• Utilisation de microPython Développement "bare-metal" :* Initiation à l'assembleur ARM : instructions, appel de fonctions, intégration en C
• Segmentation mémoire : pile, tas, code et données
• Gestion des interruptions : table des vecteurs d'interruption
• Développement d'un firmware
• Programmation en C : Utilisation de Qemu/Raspberry Pico

Développement "OS temps réel" :* Notion de priorités et ordonnancement de threads : création des tâches

• Communication inter threads et synchronisation : queues, notifications
• Concurrence et protection des ressources : mutex, sémaphores
• Gestion des événements : event bits, ISR "Interrupt service routine"
• Programmation en C : Utilisation de FreeRTOS sur Raspberry Pico.

Langue

Français

Description

Introductions aux applications distribuées et aux serveurs d’applications dans JEE 8 :

• Les Servlets

• JSF (Java Server Faces) et la programmation front end

• Les EJB

• La persistance de donnée avec JPA

• Les architectures de micro-services

• Conception et développement de services web REST et SOAP en JEE

• La sécurité JEE

Langue

Français

Description

Evaluation de performance et analyse de programmes :* Dénombrabilité, procédé diagonal de Cantor, alphabets, langages.

• Modèles de calcul, machines de Turing, machines à registres.
• Calculabilité. Décidabilité. Problème de l'arrêt.
• Complexité, classes P, NP, problèmes NP-complets, réductions polynomiales, problème SAT.

Langue

Français

Description

Partie cours :

• Les notions de couches : notion de couches et de processus pairs, notion de service et d’interface, modèle OSI et pile de protocoles TCP/IP, modélisation de protocole, problème de synchronisation et de programmation
• La programmation socket : TSAP, «Transport Service Access Point», mode «orienté connexion» vs mode datagramme,p rotocoles TCP et UDP, mode «client/serveur»

• Fondamentaux (topologies théoriques : diffusion et «point-à-point», les réseaux utilisés et le matériel d’interconnexion, la gouvernance d’Internet : les organisations et les RFCs, le réseau TCP/IP : adressage, encapsulation, routage direct & indirect, le DNS : global et local, la configuration du poste de travail)

• Format du datagramme IPv4 : rôles des différents champs, fragmentation, réassemblage, calcul des sommes de contrôle, marquage pour la QoS
• Quelques métriques : latence, RTT, débit et gigue, notion de protocoles temps réel
• Contraintes sur les communications : contrôle d'erreur, contrôle de flux,  contrôle de congestion
• Étude du protocole TCP : segmentation, fenêtre glissante, format du segment TCP, automate du protocole, les principales options
• Étude d'UDP : format du datagramme UDP, calcul de la somme de contrôle

• Étude du protocole HTTP : les commandes, les en-têtes, l'utilisation du format MIME, notion de session et de cookie, requêtes GET et POST.

  Partie pratique :

• Programmation d'un serveur chat multi-clients basé TCP
• Programmation d'un chat multicast basé UDP
• Programmation d'un client SMTP avec pièce attachée.

Langue

Français

Langue

Français

Description

Travail significatif (encadré par des enseignants de la spécialité) d'analyse, de recherche d'informations et de programmation, réalisé en groupe, par les étudiants. Orientation vers la recherche (en lien avec des travaux de recherche scientifique menés au sein des laboratoires associés) ou vers l'industrie (réalisation d'un logiciel répondant à un cahier des charges précis). Formation aux outils collaboratifs de développement et à la gestion de projet.

Ce projet est réparti sur les deux semestres. Le semestre 1 est consacré à l'analyse du problème, une recherche bibliographique et des études préliminaires. Il donne lieu à la rédaction d'un mémoire intermédiaire.

Objectif

Acquérir une expérience significative de développement logiciel en petite équipe

Langue

Français

Objectif

Maîtriser les méthodes fondamentales d'informatique graphique.

Description

Un stage complémentaire à la formation est un stage d'une durée minimum de 4 semaines, non prévu dans la maquette de formation et dont le sujet est validé en amont par un membre de l'équipe pédagogique, et qui donne lieu à une restitution. Ce stage peut s'effectuer entre la L3 et le M1 ou entre le M1 et le M2. Le bonus obtenu peut être au maximum 0.33 points sur la moyenne du semestre suivant la restitution du stage.

Prérequis

Basic numerical linear algebra and differential calculus. The software OCTAVE will be used for the numerical computations. Note that MATLAB can be equivalently used. Examples and solutions will be given with the OCTAVE/MATLAB syntax. The modeling language AMPL will be installed on your computer during the first week. You will be given a free trial license to install this software.

Description

The goal is to learn how to effectively solve an optimization problem. We will see how to modelize an optimization problem and to compute an optimal solution in some concrete situations. We will basically work on optimality conditions of an optimization problem. We will recall the optimality conditions and how to numerically solve them. Outline of the course: Review on some tools from linear algebra, differential calculus and convexity - Warm-up with Matlab/Octave - Introduction to optimization - Modeling languages - First steps with AMPL - Unconstrained optimization - Least-squares problems - Linear programming- Nonlinear programming.

Langue

anglais

Objectif

Learn to solve an optimisation problem numerically.

Bibliographie

Fourer, R., Gay, D.M., Kernighan, B.W.: AMPL: A Modeling Language for Mathematical Program- ming, 2nd edn. Brooks/Cole, Pacific Grove (2002)

Prérequis

Notions de base d'algorithmique.

Description

Méthodes de recherche avec heuristique dans un espace d'états ; Les problèmes de satisfaction de contraintes (CSP) ; Algorithmes pour les jeux ; Représentation des connaissances et systèmes experts ; Techniques d'apprentissage ; Introduction aux réseaux de neurones.

Objectif

Ce cours offre une base solide sur les différentes méthodes d'intelligence artificielle appliquées dans des domaines aussi variés que la résolution de problèmes dans de grands espaces de recherche, la résolution de systèmes de satisfactions de contraintes ou le raisonnement incertain.

Ce module permettra aux étudiants de maîtriser ces diverses méthodes et algorithmes d'IA et pourront les mettre en pratique sur des situations réelles qu'ils travailleront durant les séances de Travaux Pratiques.

Bibliographie

• Intelligence artificielle Stuart Russel et Peter Norvig Edition Perason, (2010)
  • Mooc (sur Youtube) : Cours Intelligence artificielle par Hugo Larochelle (Quebec Canada): https://www.youtube.com/watchv=stuU2TK3t0Q&list=PL6Xpj9I5qXYGhsvMWM53ZLfwUInzvYWsm

Prérequis

Notions de base d'algorithmique.

Description

Les générateurs de systèmes experts ; Les algorithmes génétiques ; Introduction aux réseaux bayésiens ; Intelligence artificielle distribuée: Introduction aux systèmes multiagents ; Systèmes Intelligents à base de colonies de fourmis

Langue

Français

Objectif

Au terme de cette activité, l'étudiant(e) aura acquis des connaissances sur :

• Permettre aux étudiants de maîtriser les concepts fondamentaux de l’apprentissage automatique et d’appliquer ces notions à des problèmes concrets.
• Leur faire acquérir des connaissances sur les techniques d’apprentissage supervisé et non supervisé.

Bibliographie

Apprentissage artificiel, concepts et algorithmes, Eyrolles.

Description

Introduction à la théorie des jeux :

• Concepts de solution

• Jeux sous forme normale : stratégies dominantes/dominée

• Équilibre de Nash
• Critère de Pareto
• Stratégies mixtes et jeux à somme nulle

• Jeux sous forme extensive : équilibres corrélés

• Jeux répétés

Langue

Français

Description

Afin d'encourager l'implication des étudiants au développement de la vie sur le campus, un bonus d'un maximum de 0.33 point par an pourra leur être accordé sur la moyenne d'un semestre de printemps. Par exemple, cette implication pourra être : la création d'associations ou de fédérations, l'organisation de manifestations culturelles, le développement d'outils pour le suivi des anciens étudiants, la participation à l'organisation des dispositifs de communication sur le campus (forum, rencontre avec lycées, écoles, entreprises...), la participation active aux conseils et études permettant l'amélioration de la vie étudiante... Ce projet devra être validé par une commission en début d'année et donner lieu à un rapport et une présentation orale pour que le bonus soit validé.

Description

Les étudiants suivant les cours de François Langue Etrangère (FLE) peuvent bénéficier d'un bonus maximum de 0.33 point sur la moyenne du semestre de printemps de leur formation.

Description

Ce cours porte majoritairement sur la vision par ordinateur en utilisant les méthodes offertes par l’Intelligence Artificielle :

• Apprentissage profond (deep learning)
• Réseaux convolutionnels
• Classification et segmentation par réseaux convolutionnels
• Travaux pratique dans le domaine de l’imagerie biomédicale, les véhicules autonomes et la robotique

Langue

Français

Description

Un stage complémentaire à la formation est un stage d'une durée minimum de 4 semaines, non prévu dans la maquette de formation et dont le sujet est validé en amont par un membre de l'équipe pédagogique, et qui donne lieu à une restitution. Ce stage peut s'effectuer entre la L3 et le M1 ou entre le M1 et le M2. Le bonus obtenu peut être au maximum 0.33 points sur la moyenne du semestre suivant la restitution du stage.

Description

Formation orientée sur les deux années de façon à préparer les étudiants à atteindre le niveau B2 européen.

Description

Initiation au droit de l'Informatique: propriété intellectuelle, loi « Informatique et Libertés », Loi Godfrain, législation sur la cryptographie... ; Introduction à la conduite de projet Informatique.

Description

Travail significatif (encadré par des enseignants de la spécialité) d'analyse, de recherche d'informations et de programmation, réalisé par les étudiants. Orientation vers la recherche (en lien avec des travaux de recherche scientifique menés au sein des laboratoires associés) ou vers l'industrie (réalisation d'un logiciel répondant à un cahier des charges précis). Formation aux outils collaboratifs de développement et à la gestion de projet.

Ce projet est réparti sur les deux semestres. Le semestre 2 est consacré au développement informatique du projet. Il est ponctué par la rédaction d'un mémoire global et une soutenance orale.

Objectif

Acquérir une expérience significative de développement logiciel en petite équipe

Langue

Français

Langue

Français

Description

Afin d'encourager l'implication des étudiants au développement de la vie sur le campus, un bonus d'un maximum de 0.33 point par an pourra leur être accordé sur la moyenne d'un semestre de printemps. Par exemple, cette implication pourra être : la création d'associations ou de fédérations, l'organisation de manifestations culturelles, le développement d'outils pour le suivi des anciens étudiants, la participation à l'organisation des dispositifs de communication sur le campus (forum, rencontre avec lycées, écoles, entreprises...), la participation active aux conseils et études permettant l'amélioration de la vie étudiante... Ce projet devra être validé par une commission en début d'année et donner lieu à un rapport et une présentation orale pour que le bonus soit validé.

Description

Les étudiants suivant les cours de François Langue Etrangère (FLE) peuvent bénéficier d'un bonus maximum de 0.33 point sur la moyenne du semestre de printemps de leur formation.

Description

Un stage complémentaire à la formation est un stage d'une durée minimum de 4 semaines, non prévu dans la maquette de formation et dont le sujet est validé en amont par un membre de l'équipe pédagogique, et qui donne lieu à une restitution. Ce stage peut s'effectuer entre la L3 et le M1 ou entre le M1 et le M2. Le bonus obtenu peut être au maximum 0.33 points sur la moyenne du semestre suivant la restitution du stage.

Prérequis

Notions de base d'algorithmique.

Description

Les générateurs de systèmes experts ; Les algorithmes génétiques ; Introduction aux réseaux bayésiens ; Intelligence artificielle distribuée: Introduction aux systèmes multiagents ; Systèmes Intelligents à base de colonies de fourmis

Objectif

Au terme de cette activité, l'étudiant(e) aura acquis des connaissances sur :

• Permettre aux étudiants de maîtriser les concepts fondamentaux de l’apprentissage automatique et d’appliquer ces notions à des problèmes concrets.
• Leur faire acquérir des connaissances sur les techniques d’apprentissage supervisé et non supervisé.

Bibliographie

Apprentissage artificiel, concepts et algorithmes, Eyrolles.

Description

Apprentissage et pratique de la langue anglaise générale et de l’anglais scientifique de spécialité. Cet apprentissage cible la pratique de l’écrit et de l’oral.

Objectif

L'accent est tout particulièrement mis sur la langue et la communication individuelle et en interaction.  Compétences développées : Niveau de langue B2/ C1

• Comment acquérir/ approfondir le lexique spécifique au domaine.

• Améliorer la maîtrise du système phonologique (prononciation, intonation, accentuation).

• Atteindre un niveau élevé de correction grammaticale.

• Comprendre des articles ou des conférences scientifiques.

• Présenter oralement des projets avec aisance, clarté et précision.

• Savoir débattre et argumenter de façon convaincante en langue générale et de spécialité

• Rédiger des textes clairs et structurés sur des sujets généraux et de spécialité.

Description

Classification des équations aux dérivées partielles. Méthodes des différences finies. Méthodes des éléments finis. Problèmes physiques types. Méthodes de résolution des problèmes physiques. Méthodes d'optimisation en électromagnétisme/lumière.

Description

Géométrie discrète :

·        Comprendre la géométrie des pixels / voxels

·        Les méthodes permettant de la gérer

·        Modéliser / utiliser le monde discret en imagerie

·        Principaux algorithmes de discrétisation

·        Modèles analytiques dans le monde discret

·        Applications de géométrie discrète

Simulation d'éclairage :

·        Formalisation physique

·        Les méthodes permettant de les simuler

·        But : construire une image réaliste

Rendu à base d'images :

·        Idée d’utiliser les flux lumineux naturels

·        Principes des grandes familles de méthodes

·        Acquisition/restitution/interpolation

·        Exploiter les photographies pour le rendu réaliste

Description

• Organisation des entreprises.
• Eléments de gestion des entreprises.
• Préparation à la recherche d'emploi: simulation d'entretien, CV et lettre de motivation.
• Présentation des métiers de la spécialité: tâches, qualités et compétences requises, évolutions, perspectives.

Description

Maîtriser les techniques courantes du rendu réaliste en synthèse d'images (Synthèse de textures. Echantillonnages régulier et stochastique. Aliassage et antialiassage. Modèles de couleurs. Lancer de rayons et extensions. Lancer de faisceaux. Rendu basé image. Rendu temps réel. Modèles physiques. Vieillissement des matériaux. Milieux participants. Interactions lumière-matière).

Description

Maîtriser les techniques courantes de la modélisation/animation en synthèse d'images réaliste Modélisation géométrique à base topologique. Modélisation par nuages de points .Systèmes de particules. Géométrie différentielle. Principales méthodes d'animation. Simulation dynamique. Simulation de croissance. Déformations de forme libre. Animations des objets déformables. Système masse-ressort. Simulation dynamique. Animation basée physique. Techniques mathématiques utilisées en animation).

Description

Atteindre le niveau B2 européen

Description

Un stage complémentaire à la formation est un stage d'une durée minimum de 4 semaines, non prévu dans la maquette de formation et dont le sujet est validé en amont par un membre de l'équipe pédagogique, et qui donne lieu à une restitution. Ce stage peut s'effectuer entre la L3 et le M1 ou entre le M1 et le M2. Le bonus obtenu peut être au maximum 0.33 points sur la moyenne du semestre suivant la restitution du stage.

Description

Maîtriser la chaîne de production graphique, la omposition d'images la production de films 3D et la "Motion Design".

Description

Géométrie discrète :

·        Comprendre la géométrie des pixels / voxels

·        Les méthodes permettant de la gérer

·        Modéliser / utiliser le monde discret en imagerie

·        Principaux algorithmes de discrétisation

·        Modèles analytiques dans le monde discret

·        Applications de géométrie discrète

Simulation d'éclairage :

·        Formalisation physique

·        Les méthodes permettant de les simuler

·        But : construire une image réaliste

Rendu à base d'images :

·        Idée d’utiliser les flux lumineux naturels

·        Principes des grandes familles de méthodes

·        Acquisition/restitution/interpolation

·        Exploiter les photographies pour le rendu réaliste

Description

Un stage complémentaire à la formation est un stage d'une durée minimum de 4 semaines, non prévu dans la maquette de formation et dont le sujet est validé en amont par un membre de l'équipe pédagogique, et qui donne lieu à une restitution. Ce stage peut s'effectuer entre la L3 et le M1 ou entre le M1 et le M2. Le bonus obtenu peut être au maximum 0.33 points sur la moyenne du semestre suivant la restitution du stage.

Description

Effectué dans une entreprise ou l'un des laboratoires d'accueil du Master, en France ou à l'étranger

Description

Les étudiants suivant les cours de Français Langue Etrangère (FLE) peuvent bénéficier d'un bonus maximum de 0.33 point sur la moyenne du semestre de printemps de leur formation.

Description

Afin d'encourager l'implication des étudiants au développement de la vie sur le campus, un bonus d'un maximum de 0.33 point par an pourra leur être accordé sur la moyenne d'un semestre de printemps. Par exemple, cette implication pourra être : la création d'associations ou de fédérations, l'organisation de manifestations culturelles, le développement d'outils pour le suivi des anciens étudiants, la participation à l'organisation des dispositifs de communication sur le campus (forum, rencontre avec lycées, écoles, entreprises...), la participation active aux conseils et études permettant l'amélioration de la vie étudiante... Ce projet devra être validé par une commission en début d'année et donner lieu à un rapport et une présentation orale pour que le bonus soit validé.

Description

Les étudiants suivant les cours de Français Langue Etrangère (FLE) peuvent bénéficier d'un bonus maximum de 0.33 point sur la moyenne du semestre de printemps de leur formation.

Description

Afin d'encourager l'implication des étudiants au développement de la vie sur le campus, un bonus d'un maximum de 0.33 point par an pourra leur être accordé sur la moyenne d'un semestre de printemps. Par exemple, cette implication pourra être : la création d'associations ou de fédérations, l'organisation de manifestations culturelles, le développement d'outils pour le suivi des anciens étudiants, la participation à l'organisation des dispositifs de communication sur le campus (forum, rencontre avec lycées, écoles, entreprises...), la participation active aux conseils et études permettant l'amélioration de la vie étudiante... Ce projet devra être validé par une commission en début d'année et donner lieu à un rapport et une présentation orale pour que le bonus soit validé.