Conception d’algorithmes Map‐Reduce en Spark au‐dessus du système de fichiers distribués d’HDFS. - Apprentissage hiérarchique - Derivatives and integrals Le cours commence par l'introduction d'une machine parallèle idéale (PRAM), puis se concentre sur la conception de divers algorithmes optimaux et l'analyse de leur complexité dans ce contexte. Des exemples de ces applications seront montrés tout au long du cours. [ISD] Représentation des connaissances et visualisation, [ISD] Politiques et concepts avancés en sécurité, [ISD] outils pour la manipulation et l'extraction de données, [ISD] Extraction et programmation statistique de l'information, [HCI] Programming of Interactive Systems 2, [HCI] Programming of Interactive Systems 1, [HCI] Mixed Reality and Tangible Interaction - Project, [HCI] Mixed Reality and Tangible Interaction, [HCI] Interactive Machine Learning : Project, [HCI] Interactive Information Visualization : Project, [HCI] Interactive Information Visualization, [HCI] Groupware and Collaborative Work : Project, [HCI] Fundamental of Human-Computer Interaction 2, [HCI] Fundamental of Human-Computer Interaction 1, [HCI] Advanced Programming of Interactive Systems 2, [HCI] Advanced Programming of Interactive Systems 1, [HCI] Advanced Immersive Interactions - Project, [HCI] Advanced Design of Interactive Systems, [DS] Intelligence Artificielle, Logique et Contraintes : Projet, [DS] Intelligence Artificielle, Logique et Contraintes, [DS] Distributed Systems for Massive Data Management, [DS] Bases de données avancées II : Transactions, [DS] Bases de données avancées I : Optimisation, [ANO] Optimisation discrète non linéaire, [AI] TC4: Probabilistic Generative Models, [AI] TC0 : Introduction to Machine Learning, [AI] OPT6: LEARNING THEORY AND ADVANCED MACHINE LEARNING, [AI] OPT5 : VOICE RECOGNITION AND AUTOMATIC LANGUAGE PROCESSING, [AI] OPT14:MULTILINGUAL NATURAL LANGUAGE PROCESSING, [AI] OPT 12: INFORMATION EXTRACTION FROM DOCUMENTS TO INTERFACES, [AI] OPT 10: IMAGE INDEXING AND UNDERSTANDING, alexandre.verrecchia@universite-paris-saclay.fr. - predict structures (e.g. - applications to advertising and recommendation on the Web, such as collaborative filtering 6 Tutorials (3h each): Design and Implementation of an XR application (project) 2013. The objectives is offer to students a complete and detailed landscape on the different protocols and technologies that will be used to realize the new system in which we are going to evolve. Plus courts chemins. • Many applications, especially since the development of the web First material: the language Les travaux pratiques permettent d’expérimenter les différents outils mis à disposition par les systèmes pour scruter et agir sur les paramètres liés à la performance des applications. Arbres couvrants minimums. The objectives of this course are to understand and acquire practical experience with: L’accent est mis sur la gestion des transactions pour la concurrence d’accès et pour la reprise sur panne et d’aborder l’optimisation (tuning) des transactions pour les applications. Dialogue systems? Les cours couvriront les méthodes modernes de machine learning à travers l'utilisation des libraries de machine learning scikit-learn and tensor flow. de la structure des algorithmes quantiques et du modèle de programmation qui en découle. (freely available) The course is divided into three parts. However, there are several impediments to use traditional keyword based search in practice due to the semantic mismatch among different resources. Oguz Kaya, Marc Baboulin, Frank Hulsemann. This module aims to provide students with advanced knowledge on last trend and innovative interactive techniques in the eXtended Reality (XR) domain for students who want to be a project manager or a researcher in this field. Dealing with large scale distributed data Games, Machine Learning and optimization of complex systems, Intitulé de l’UE en anglais : Probabilistic generative models (TC4). 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. The students will be allowed to choose to attend a summer school of their choice, including, but not limited to: Mécanismes d’HDFS lors de créations, écritures et lectures de fichiers distribués. Le cours s'organise au format cours-TP, permettant d'illustrer rapidement les concepts introduits sur des exemples au fur et à mesure de leur introduction. Level 2 of the Design Project (see the description of [HCI] Design project - Level 1). Ce parcours donnera aussi les bases des techniques d'apprentissage (Machine Learning, Deep Learning). Covid-19 : mesures sanitaires renforcées et cours à distance privilégiés. Basic notions in probability and statistics. •utiliser les méthodes de résolution exacte de séparation et d’évaluation connues sous le nom de Branch & Bound, L'objectif de ce cours est de comprendre le fonctionnement Côté client, seront étudiés les traitements complexes à mettre en œuvre. Part 2 of EIT - Innovation and Entrepreneurship Basics 1. 1. Détection des émotions dans l’audio. - Jacobian, Hessian matrices - Data import and export • Focus on understanding 3- estimation statistique fréquentiste vs Bayésienne (maximum de vraisemblance, maximum a posteriori) avec mesures de performances (noté) This class allows students to have practical experience in data science and Python programming. Ce cours explorera ces liens, discutera de quelques sujets fondamentaux dans chaque domaine et de la façon dont les idées de chaque domaine peuvent … Grades are based on in-class and homework exercises as well as presentation of a final video prototype of each project, presented to and evaluated by an external jury. -Algorithmes parallèles de graphes et d'arbres. Les étudiants verront également comment interroger de grandes masses de données en temps réel. Scheduling and runtime systems, Intitulé de l’UE en anglais : Introduction aux environnements Spark‐SQL et MongoDB (principes, mécanismes, utilisation). The course focuses on the algorithms involved in data related tasks, collectively grouped under the concept of "data mining". L’accent est mis sur le moteur de requêtes des SGBDs et l’optimisation des applications. Maintenance d’applications et tuning des transactions. • 2D interaction: touch-sensitive and multi-touch techniques, paper/pencil interaction, gestures discovery and memorization, Marking menus and derivatives, etc. Database Systems: The Complete Book, by Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, and Jennifer Widom. Son contenu précis est donc à même d'évoluer au cours du temps. ECTS au choix - Liste des UE des parcours-types AI, ANO, DS, HCI, PDCS - 30 crédits ECTS, Intitulé de l’UE en anglais : - traitement distribué « big data » : utilisé dans le cas où les données sont tellement volumineuses qu'elles doivent résider sur un cluster de machine. TC1: Machine Learning - Parzen Windows -Bibliothèques et capabilités intrinsèques des GPUs (unité de tenseur, demi-précision, fonctions de math). [AI] OPT7: ADVANCED OPTIMIZATION, Intitulé de l’UE en anglais : Cette brève introduction situe le processus de base de la méthode scientifique au cours du passage d'une théorie vers une autre [1].Ce scénario est détaillé dans la Structure des révolutions scientifiques de Thomas Kuhn.. Dans le cadre d'une théorie établie, un chercheur peut observer une … CM : 4h30, TP : 4h00. It both introduces 1) theory about descriptive and inferential statistics and 2) practical tools for running statistical tests with R Studio and reporting analyses. Les détails liés à l’implémentation seront laissés de côté pour la phase de conception. 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. [AI] PRE2: MATHEMATICS FOR DATA SCIENCE, Intitulé de l’UE en anglais : MON ENTRAINEUR PARTICULIER va inlassablement vous tester pour vous faire apprendre les verbes irréguliers anglais. However, humans developers and users contribute significantly in their design. Les bases de données NoSQL et le Big Data. [SOFT] Soft skills - Transversal Project A. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. Ce dernier se focalise sur une autre technique majeure de tolérance aux défaillances - la réplication, qui est liée au consensus. [AI] OPT9: DATA CAMP, Intitulé de l’UE en anglais : [AI] OPT4: DEEP LEARNING, Intitulé de l’UE en anglais : La seconde étape propose d’étudier les méthodes de résolution associées aux modèles présentés dans un premier temps : reformulation d’un programme non linéaire sous la forme d’un programme linéaire qui peut être résolu via un solveur de programmation linéaire. Comment parler de la poésie chinoise sans penser à la plume de Li Bai et de Du Fu ? Introduction to quantum computing, Intitulé de l’UE en anglais : - Linear regression (multi-dimensional) with pseudo-inverse [if not taught in other classes] • understand what the user says and wants → which models? Pour fonctionner correctement, les réseaux nécessitent un grand nombre d'équipements et de processus, rendant leur architecture souvent complexe. 1. Pré-requis (couvert par le programme de Licence) : Le terme After a first introductory session, the students will present their progress, and their plans for future work. Bibliothèque standard de classes génériques (stl) : listes, files, - probabilistic models and Bayesian learning This practical class will discuss available tools such as UI toolkits, and approaches for UI organization. Second part of [HCI] Programming of Interactive Systems 1. Recently, neural networks trained end-to-end have obtained impressive results in many problems related to natural languages (e.g. Lectures discuss the scientific and design-based foundations of participatory design. Enfin, les thèmes des algorithmes online et approchés seront abordés. Goals: Information visualizations are used as essential tools for information analysis, exploration, or storytelling. Le cours donne une introduction au paradigme « map/reduce » ainsi qu'une initiation aux frameworks Hadoop et Spark. L'accent est mis sur le cas des problèmes à domaines finis. We will explore the different phases of the construction of the flagship application of this domain, the search engine: collection and cleaning of documents, detection of spam, indexing and implementation of information retrieval models. •Introduction aux problèmes stochastiques avec des contraintes en probabilité. -Introduction au calcul haute performance et ses applications. - Méthodes d'ensemble et Apprentissage collaboratif. The common view of such technology is a black box that requires data only. The goal of this project is to leverage the skills acquired in the other lectures in order to solve a data science problem, e.g., a recommendation system. 1. L’évaluation se fait par lecture et présentation d’articles. Pour la partie service Web, le cours portera sur la création des services Web (SOAP, REST) simples et complexes (orchestration de services). The other half will come from the team project. [AI] OPT8: GAME THEORY, Intitulé de l’UE en anglais : 1 Non-probabilistic models Je me protège, je protège les autres, je télécharge l’appli #tousanticovid. - A lot of questions. - linear map During this I&E course the students learn about the basic aspects of marketing, strategy, finance, controlling, HRM, IP Management, Economics, Organization and Project Management, Social Entrepreneurship, and Business Ethics. [AI] PRE1: APPLIED STATISTICS Il s’agit de problèmes où l’ensemble ou un sous-ensemble des paramètres est représenté par des variables aléatoires qui suivent des lois de probabilités connues à l’avance. •formaliser et résoudre un problème d'optimisation dynamique, The outcome of the classe will be shared during an afternoon exhibition of students work. 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. Échangez par messagerie interne avec les élèves en quête d’informations à propos de vos cours et de votre méthodologie d'enseignement. Il est dont souvent nécessaire de produire des analyseurs syntaxiques et lexicaux pour manipuler ces données. 2 Filtering (Delay effect FIR + IIR, image filtering) Le module est particulièrement recommandé aux étudiants qui veulent se tenir au courant des évolutions algorithmiques actuelles et envisagent de poursuivre leurs études avec un doctorat. It successively covers human factors and psychology of HCI, the design process of interactive systems, interaction styles and models, and evaluation methods, especially those based on controlled experiments. Big Data, Intitulé de l’UE en anglais : La Grèce antique, la Rome antique, Byzance, l'Occident médiéval puis moderne, mais … 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. •Modélisation de problèmes d’optimisation avec incertitude. (3) Calculus: Il s'agit d'autres systèmes très limités, dans lesquels sont développés des algorithmes pour effectuer des calculs (circuits micro-biologiques) ou réguler des médicaments auto-administrés. In particular, we cover the topic of mixed reality and augmented reality systems, which visually mix real and virtual objects; and that of tangible interaction, which moves interaction with online information to the objects around us and to the physical environment. CM : 1h30, 4. Think Stats: Exploratory Data Analysis by Allen B. Downey 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. -Description of the distributed memory parallel machines, communication networks, and communication algorithms. Their task in this class is to identify and reflect on these high level concepts. Des exemples d’applications issues de problèmes industriels seront donnés pour illustrer les différentes parties du cours. Cheminements et connexité. -Connaissances de bases en algorithmique, en programmation (C/C++) et en architecture des ordinateurs. - Matrix inversions, diagonalization, determinants, eigen values - Hilbert spaces [could be done quickly if needed] - Identify the key design principles across a range of related texts. -Granularité des taches, occupation, mesure des performances. 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 Il devront faire une petite video, un rapport et une présentation en classe. - les grands principes des bases de données 'in memory' CM : 1h00, TD : 1h30, 3. The course ends with a Business Plan pitch. - introduce inductive bias. • Gesture analysis: techniques for analyzing and recognizing gestures (automatons, supervised and unsupervised learning, HMMs, etc.) These aspects are taught in an integrated approach combining lectures, student presentation, essays and exercises. In this class we discuss "beyond-the-desktop" interaction, where visualization and interaction take place in the environment of the user, rather than through the traditional screen, mouse and keyboard. tables de hachages, vecteurs, etc. This advanced lecture aims at giving a broad overview of black-box algorithms for discrete and continuous problems. intensité arithmétique, enjeux de performance liés à la mémoire. Voici les notions qui seront abordées dans ce cours. Elements of Information Theory, T. Cover. Specific techniques include: critical incident interviews, video brainstorming, design spaces, paper and video prototyping, interaction tables, simple experiments, and design walkthroughs. This course requires students to read, reflect on a selection of authors’ ideas, and then share their findings with the class. Cambridge University Press Pour réduire cette complexité, les différentes fonctions ont été décomposées en couches protocolaires. And a number of approaches to interacting with the environment that exploit the characteristics of physical objects or physical space, such as work on tangible objects, augmented paper, ambient displays, on-body interaction, interaction with large surfaces such as walls and tables, ubiquitous computing, etc. Des applications seront vues en TP sur la compréhension des statistiques, l'utilisation des estimateurs et l'analyse de données. Mise en oeuvre en TP de MongoDB (noté) Students will learn a variety of more advanced techniques, including co-adaptive instruments, interactive thread, participatory design workshops, cultural and technology probes, branching scenarios, generative walkthroughs, structured observation, peer interviewing, and alternative ways to present and explore a design space. Stages de méthodologie. Introduction The course covers groupware and mediated interaction, including a state-of-the-art of interactive systems for coordination, communication and collaboration with groups of users across time and space. - Representation of data 2000. - Time Series Période(s) et lieu(x) d’enseignement : Langues d’enseignement : EN: They will have to carry out a bibliographic search on the selected topic, identify a valid dataset, and write a project proposal. Participants in this course will benefit from a practical and theoretical framework for the realization of projects combining science and / or technology and art. - Evaluating Machine Translation System Arbres et arborescences. In this course, we will study how build neural networks for problems related to natural languages. In particular, no analytical expression of the function is assumed, no knowledge about the function class can be exploited. - Image filtering with convolution This module includes a set of 7 lecture sessions covering all mandatory aspects of multi-sensorimotor interactions for a fully immersive experience in virtual reality or between real and virtual worlds. • Make a text in French understand a computer ... an old dream! - GAN La première consiste à faire un tour d’horizon des modèles (de programmation mathématique non linéaires en variables) les plus utilisés pour formuler des problèmes réels provenant des réseaux : programmes quadratiques en nombres entiers (convexes, non convexes), fractionnaires en variables mixtes, logarithmiques, arc tangente, bi-niveaux. -Task granularity, occupancy, performance profiling. •analyser et modéliser un problème d'optimisation combinatoire sous la forme d'un programme linéaire ou d'un graphe, Nous discuterons -Design and analysis of parallel algorithms using the PRAM model. FR: • appliquer différentes méthodes de relaxation pour la résolution de problèmes d’optimisation combinatoire afin d’obtenir des bornes de bonne qualité, Optimisation de codes Spark : transformations de type Narrow ou Wide, stratégie de co‐partitionnement, minimisation du nombre de transformations Wide, recherche d'algorithmes Map-Reduce performants. Ayant validé les M1 DataScience ou Artificial Intelligence de l'Université Paris-Saclay ou une formation équivalente pour les étudiants hors Paris-Saclay. The objective of this course is to provide the essential bases in machine learning or machine learning: the main families of models and the associated algorithms (inference and learning). Numerical tour of Data Sciences: https://www.numerical-tours.com (G. Peyré). generative neural network (Variational auto-encoders, Generative auto-encoders, Adversarial auto-encoders). - Advanced techniques: Time-frequency, wavelets MapReduce Design Patterns. -Compute-bound and memory-bound algorithms, arithmetic intensity, memory performance issues. • methods based on large dictionaries À la suite de ce module, les étudiants auront acquis des compétences rares et très recherchés sur le marché professionnel des réseaux et systèmes embarqués. John Birge and François Louveaux, Introduction to stochastic programming, Springer Verlag, 1997. • methodologies: objective versus subjective evaluations Deuxième partie de Soft skills - 3 (Formation à la vie de l'entreprise - Initiation). 5- tests d’hypothèse (T-test, chi-square, ANOVA) However, behind the scenes a large part of this success is due to the development of neural architectures that are able to handle structured inputs and outputs. - Model selection (cross validation, hyperparameters and model validation, model evaluation). FR: • what people or companies the press is talking about, - Work on a small project (example: guitar tuner for spectral analysis) - Divergence measure Humans, Robots, Drones, vehicles and all type of things are going to be connected through wireless connections to a global Internet that we call the Internet of Things. Students will acquire basic methods for automatic language processing, retrieval and information retrieval. Distributed data mining and machine learning (dimensionality reduction, unsupervised learning, supervised learning) -Vector parallelization using intrinsics and auto-vectorization. - Multi-lingual Machine Translation, Transfert Learning and Multi-lingual NLP. Expected outcomes : Fundamental knowledge on UI programming. 2) Designing data science workflows. It involves a mixture of lectures, design exercises, programming assignments, and paper presentations. The choice will need to be validated by the head master of the program. La … Dans un second temps, il sera intéressant de voir comment évaluer les performances de ces méthodes et choisir la méthode la mieux adaptée à un problème donné. As part of the HCID master, the BD labs will be developed in strong connexion with the HCID-driven Design Project, with user cooperation in all phases of the project, from a general described theme to a specific and finished result. From an end-user oriented expression of interests (either from their own focus of interest or from a list of typical applications provided by the teachers), a team of 3 to 4 students will have to choose the adapted XR hardware and software, to perform a team implementation and to present their work. L’UE de Formation à la recherche, commune avec d’autres spécialités, complète la formation scientifique par des conférences présentant les différentes méthodes de la recherche d’une part et les activités du chercheur d’autre part. 6 to 8 Project on inverse problem. Plan d’exécution. ... À la maison ou en visio, les cours particuliers, ça continue et toujours avec 50 % de crédit d’impôt ! Le haïku désigne une poésie caractéristique du Japon, dont les maîtres sont Buson, Shiki et Issa. These deep learning techniques do not rely on manual feature extraction or rule-based systems. David Filliat. -Algorithmique parallèle PDCS M1 (recommandé). The students will have to conduct an advanced XR project. This is an interdisciplinary creative education program, in collaboration between Paris Saclay University, the diagonal Saclay and the Center Pompidou. They will be able to develop their imagination to design a work that integrates both a scientific and an aesthetic approach from their own personal stories. Despite their diversity all these techniques have as common ground the human body with its capabilities and limitation for which interfaces must adapt and provide means of appropriate interaction. This module provides a basic introduction into business administration, business ethics and economy with a particular focus on innovation and entrepreneurship. - Linear operators (differential, integral) Objectives: In one hand, methods that aim to expanding and enriching KGs, in the other hand, methods addressing the problem of validating the content of the KGs. The PRE classes in statistics and python. H. Karau and R. Warren. Le matériel sera fourni en Français et en Anglais - faire comprendre les problèmes qui se posent lors de la conception d'un système réparti robuste et donner des solutions à ces problèmes, Le rythme est de 1 journée (ou deux demi-journées) par semaine. David J. MacKay. -Description du modèle de machine PRAM. L’objectif de ce cours est de fournir des outils et techniques algorithmiques de pointe aux apprentis. Route de l'Orme aux Merisiers - RD 128  •Minimisation des regrets, exemple d’algorithmes de bandit. - Development environment and tools Représentation des graphes. Pour atteindre 120 crédit ECTS, chaque étudiant devra compléter son parcours avec 4 UE dont l'intitulé est Soft skills - xxxx, un TER-Stage (en M1), un stage long (au second semestre du M2) ainsi qu'un libre choix de cours d'autres parcours-types pour compléter les 120 crédits ECTS. Une soutenance est prévue pour présenter des missions. Expected Outcomes: Fundamental knowledge of available evaluation methods and challenges. • recognize words, identify sentences, interpret texts • reminders and basic tools: Ce module présente le concept d'objets et de l’IoT, les fonctionnalités et technologies de communication, la mise en réseau et les architectures dédiées, les domaines d'application et nouveaux services, la standardisation et le lien entre l’IoT et le le Big Data. Students will learn to define an experimental protocol: how to turn the phenomenon to study into a series of experiment tasks (operationalization), how to control potential biases in order to collect valid data. • a little grammar, The course will be composed of 3D Modeling and 3D printing sessions, 2D modeling and laser-cutting sessions and Electronics sessions with Arduino and sensors. Introductory Lectures on Convex Optimization, Y. Nesterov, Springer. This class with cover basic knowledge about relational databases and SQL in preparation to TC6 (datacomp2). Ce parcours-type permet aux étudiants de s'insérer facilement dans le monde industriel dans des entreprises développant des logiciels innovants, des startups ou des départements R&D de grandes entreprises. [ISD] Traitement distribué des données. ... découvertes en cours de route, auraient pu donner plus de valeur au produit. Looking at visual encodings of data has been shown to reduce search time, enhance detection of anticipated or unanticipated patterns, enable perceptual inference operations and hypothesis formulation, help the monitoring of changing data, and help data exploration by providing a manipulable medium. - Numpy arrays - Conditionnal Independance and D-separation - Unsupervized learning (clustering and dimensionality reduction) EN: Contemporary approaches like Parametric Design, Short Iterations Design and Spiral Design will be collectively investigated to get an understanding of the Digital-Fabrication-Oriented Design (design for fabrication). 4. Un stage long (5 à 6 mois) dans un laboratoire de recherche ou une entreprise. Ce cours combine des notions sur les marchés financiers (monnaies numériques, services bancaire, systèmes monétaires) et les concepts fondamentaux du développement des blockchains : architectures des systèmes distribués, consensus distribués, cryptographie, smart contracts. [AI] OPT 13: Theorie de l'information, Intitulé de l’UE en anglais :
Exercice Moyenne 3ème, Emmanuel Lechypre Religion, Esce Lyon Prix, Laura Mayne Soeur, Kawai Es 920 Avis, Classe Les Huiles, Ici Tout Commence 18 Fevrier 2021, Caroline Pons Facebook,