Gestural interaction is used as input modality in interfaces through a wide variety of gestures and movements: from deterministic and specific ones such as finger tapping on a touch screen to expressive whole-body interaction techniques. Principes de sécurité (sécurité IPv4/IPv6, pare-feux, cloisonnement, VPN). Total duration 21h for students in the 2 groups. - 3D HCI for XR: Perceive, Think and Act in immersive environments Les problèmes du sac-à-dos et du voyageur du commerce sont des exemples bien connus de l’optimisation combinatoire. - VAE Distributed data management, MapReduce/Hadoop) Data mining is a set of algorithms for transforming, modelling, and interpreting data that can be directly applied to Data Science tasks, or can be necessary as pre-processing step, before the data can be presented to an, e.g., machine learning task. - Advanced techniques: Time-frequency, wavelets Un autre exemple est celui des systèmes répartis micro-biologiques, comme les cultures de bactéries et de virus. Students then need to design an interactive artifact that instantiate one or two theoretical concepts being discussed in the class. In this course, we will study how build neural networks for problems related to natural languages. Signal and Image (TC5). - Notion de transfert dans le temps. Il est souhaitable mais non obligatoire d’avoir une connaissance de l’intégration de SQL avec un langage de programmation comme le C. 1. - introduce inductive bias. Black-box optimization is concerned with the optimization of difficult optimization problems, where the function to be optimized is seen as a black-box that can only return function values at given queried points. We will review the seminal work in the field and do hands-on sessions via a software library developed for the class. “Networks, Crowds, and Markets.” Cambridge University Press. [AI] OPT 11: DEEP LEARNING FOR NLP, Intitulé de l’UE en anglais : Wiley-Interscience. Advanced C++ programming, Intitulé de l’UE en anglais : 3. Thus, the participants will have the responsibility to conceive a work based on an original concept and integrate a current scientific approach. They will gain a rich operational knowledge of how to create user interfaces, including how to extend standard widgets and move beyond WIMP to off-the-desktop contexts. Ce module présente une technique majeure pour tolérer un nombre borné de variété de défaillances (définitifs), en les masquant complètement. L'ensemble de solutions possibles est généralement défini par un ensemble de contraintes, et cet ensemble est trop volumineux pour une recherche exhaustive. Ce module forme les étudiants à la programmation système et réseau dans un environnement TCP/IP pour l'embarqué. Stochastic optimization, Intitulé de l’UE en anglais : Searching information over rich web resources becomes a necessity for a large number of advanced applications. This area is quickly expanding as the number and diversity of users, devices, on-line services and available information increases. Self-stabilization, Intitulé de l’UE en anglais : Route de l'Orme aux Merisiers - RD 128  Specifically, we will learn how to: Le parcours-type Data Science peut être validé selon deux voies de formation : COURS PARTICULIERS. - Motivation: non-deterministic events, modeling uncertainty, robustness to noisy data The practical application of the concepts taught in the lectures will be applied during practical labs and assigned projects. Les sujets suivants seront traités : Outils de base pour la cryptographie (fonctions one-way - fonctions de hachage, systèmes symétriques et à clés publiques, certificats, distribution et gestion des clés), protocoles cryptographiques élémentaires, identification et authentification revisitées, techniques d'épreuves, nombres aléatoires, estampilles, exemples de protocoles, mots de passe à usage unique, introduction aux protocoles à connaissance 0, attaques basées sur les requêtes statistiques. Data exploration and preprocessing with Pandas Des langages tels que Javascript, Python, PHP, Ruby seront étudiés. • be able to conduct feature selection and engineering Notions de base en : réseaux, systèmes, algorithmique classique et algorithmique de graphes. - sensibiliser les étudiants à l'aspect lié à la tolérance aux défaillances, et présenter la technique de réplication, suivie du consensus. Course plan: Some topics will be suggested by the teachers. This course offers students the possibility to develop their creativity and to increase their skills through a personal digital fabrication project related to their fields of interest. Robust distributed algorithms, Intitulé de l’UE en anglais : The course starts with the introduction of an ideal parallel machine (parallel random-access-machine, or PRAM), then focuses on designing various optimal algorithms and analyzing their complexity in this setting. These deep learning techniques do not rely on manual feature extraction or rule-based systems. Social interactions are becoming increasingly important in Human-Computer Interactions. The students will have to turn in a summary of what they have learned. A growing community at the intersection of Machine Learning and Human Computer Interaction seeks for interactive solutions in machine learning with the goal of improving the system performance, reducing the biases inherent to any machine learning systems, or offering explanations. 5- tests d’hypothèse (T-test, chi-square, ANOVA) [AI] PRE2: MATHEMATICS FOR DATA SCIENCE. - le compromis réactivité - exploitation H. Karau, A. Konwinski, P.Wendell, and M.Zaharia. - Concatenating and merging Advanced databases, NoSQL databases, machine learning, data mining algorithms. Les objectifs de ce modules sont de: and videos. To acquaint the students with algorithms, methods and techniques for the large scale matrices and their ubiquitous applications (text indexing, bigdata clustering, large social networks mining). - Time Series Ils reposent sur des modèles répartis se basant sur des processeurs très limités en ressources et en capacités de calcul et de communication. - Semi-supervised learning with generative models. Mise en oeuvre en TD, puis en TP de Spark-HDFS distribué sur un cluster de PC Voici les notions qui seront abordées dans ce cours. - [AI] TC1 : Machine Learning Students are expected to participate in class discussions and complete their assignments on time. They will also accompany the resulting experiences of the participants and the spectators. Le cours donne une introduction au paradigme « map/reduce » ainsi qu'une initiation aux frameworks Hadoop et Spark. Sera également abordée l’intégration des données hétérogènes (BD, XML, Json, …). However, the existing KGs are far from being complete and consistant. In this course we will focus on the identity problem which consists in finding and validating identity links between resources and knowledge discovery problem (e.g. • be able to process a data set towards spectral analysis and find an optimal scheme for dimensionality reduction, [AI] TC6: DATACOMP 2, Intitulé de l’UE en anglais : Towards the end of the course the students are trained to present their Business Plans. - [AI] TC2 : Optimization Le cours abordera les points suivants : partitionnement, indexation, réplication, panorama des systèmes NoSQL, quelques éléments d'architecture et systèmes et structures de données et algorithmes utilisés dans ces systèmes. -Connaissance de la programmation. Le matériel sera fourni en Français et en Anglais Des choix devront être faits pour se concentrer sur l’analyse de ces systèmes. The Definitive Guide. Enfin, nous discutons des problèmes de performances liés à la hiérarchie de la mémoire et des moyens de l'améliorer. Ils devront effectuer une recherche bibliographique sur le sujet choisi, identifier un dataset valable, et rédiger une proposition de projet. Each 3h is divided in half-time for Lectures, half-time for Tutorial in VR/AR specific room. La deuxième partie de cet enseignement présente des algorithmes qui sont utilisés en traitement du langage parlé et en reconnaissance de geste ou d'écriture. acquises dans les autres modules : théorie des graphes, intelligence 1. 2. [AI] OPT3 : REINFORCEMENT LEARNING, Intitulé de l’UE en anglais : 4- distribution of maximum likelihood estimates How can information be found in a text? Finally, the parallelization of many well-known fundamental algorithms are discussed. learning), motion estimation, plane splitting, videos, indexing, search by content in image databases 6 Tutorials (3h each): Design and Implementation of an XR application (project) Finally it covers recent developments such as social networks and crowdsourcing. - Conduct an in-depth project about the design of an interactive artwork. [AI] TC5: SIGNAL PROCESSING, Intitulé de l’UE en anglais : This includes theories, models and software architectures for managing emotions, personality, facial expressions, gestures and bodily interactions. -Bibliothèques et capabilités intrinsèques des GPUs (unité de tenseur, demi-précision, fonctions de math). Applications of RL to robotic tasks. Numerical tour of Data Sciences: https://www.numerical-tours.com (G. Peyré). Lectures will cover a wide range of concepts such as: - data mining algorithms: finding similar items (e.g., LSH), finding frequent items, dimensionality reduction techniques The project will be reported in different media. The course is organised into three kinds of lessons: courses, exercises and technical sessions. La partie pratique, sous forme de projet encadré, permet aux étudiants de Introduction aux réseaux Ad-hoc sans fil sous GNU/Linux et au développement sur systèmes embarqués Méthodologie (53) Microbiologie (28) Mortalité (29) ... Les graphiques des taux de nouveaux cas et décès présentent la moyenne des données au cours des 7 derniers jours. Description : Wireless networks and Internet of Things represent one of the major elements of our life in the next decades. Second part of [HCI] Fundamental of Human-Computer Interaction 1. Seront présentés ensuite les modèles utilisés dans une analyse plus fine des textes : analyseurs syntaxiques, sémantiques. All in-class and homework exercises are required to complete the final project, so class attendance and participation is essential. La science existe parce que les scientifiques sont des écrivains et des conférenciers. Les étudiants verront également comment interroger de grandes masses de données en temps réel. The course will teach students the basics of social and graph data management, and is organized in two parts. La Grèce antique, la Rome antique, Byzance, l'Occident médiéval puis moderne, mais … concevoir un logiciel où sont mises à contribution les connaissances Ce cours se déroule en deux étapes. Laboratoire de recherche en informatique Les algorithmes distribués sont à la base de systèmes et applications réparties, comme par exemple : l’Internet, l’Internet des objets, le Cloud, Bitcoin, etc. Il permet également de poursuivre vers un doctorat afin de préparer une thèse en rejoignant un organisme de recherche (publique ou privée) ou un département R&D en entreprise John Birge and François Louveaux, Introduction to stochastic programming, Springer Verlag, 1997. Chez les enfants, l'enregistrement peut éventuellement être réalisé par une tierce personne. - Causal Graphs and the œdo operator, 5. Stages de méthodologie. - Spectral Analysis / Fourrier transforms 1. -Design and analysis of parallel algorithms using the PRAM model. - Basic techniques of signal processing: spectrum analysis, filtering It both introduces 1) theory about descriptive and inferential statistics and 2) practical tools for running statistical tests with R Studio and reporting analyses. - Exploration Dans ce cours, sont abordés les langages de modélisation tels que SDL, BPMN. Les données échangées sont souvent exploitées par les différents systèmes en fonction de représentation interne de chaque logiciel. This class is an introduction to the different methods for evaluating interactive systems. Les étudiants travailleront en groupe de 6 comme une véritable petite startup devant livrer un produit (leur challenge), qui sera ensuite utilisé dans une classe de license comme projet. This course gives an overview of the field of information visualization. Relation avec d’autres modules : Voir le descriptif de Soft skills - 1A (Langue). Description : Ce cours sera dédié à l’étude de plusieurs notions essentielles des nouvelles générations de réseaux telles que la qualité de service (QoS), la mobilité (MIP) ou encore la signalisation dans IP (SIP, VoIP). Machine learning (TC0) Ce cours a pour but d’acquérir des compétences pour développer des programmes parallèles rapides capables d’exploiter les architectures parallèles pour résoudre des problèmes réels à grande échelle. Information Theory, Inference and Learning Algorithms, MacKay Des exemples d’applications issues de problèmes industriels seront donnés pour illustrer les différentes parties du cours. 4. Ce module se propose de décrire les avancées les plus récentes en matière de calculs distribué et parallèle. De cette analyse est né notre palmarès de l’éducation en France, par ville et département, publié en janvier 2019. The artwork must be digital and interactive. Think Stats: Exploratory Data Analysis by Allen B. Downey - Modern architectures for Neural Machine Translation Tom White. 2016. They will have to carry out a bibliographic search on the selected topic, identify a valid dataset, and write a project proposal.
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