Ce cours traite de l'acquisition, du traitement et de l'analyse d'images numériques réelles. Il s'agit de modéliser les processus nécessaires à la transformation de ces images discrètes (ensemble de pixels) en données perceptuelles et sémantiques (scène d'objets).
- Enseignant: MOHAMMED NADJIB KOUAHLA
La gestion de projet s'impose dans des structures de toutes tailles comme un mode d'organisation particulièrement efficace. Elle vise à organiser, dans son intégralité, le bon déroulement du projet en faisant appel à des techniques d’organisation pendant le cycle de vie de celui-ci dans l’unique but d’atteindre les objectifs fixés au départ.
L’objectif de ce module est de comprendre comment élaborer un plan de projet complet couvrant les aspects clés du risque, de la qualité, du temps, des coûts, des ressources et des parties prenantes.
Après avoir étudié cette matière, l’étudiant devrait montrer les compétences suivantes :
- Être capable d’expliquer ce que c’est qu’un projet,
- Être capable de modéliser et planifier un projet,
- Comprendre le calcul du coût global du projet,
- Maîtriser les méthodes et outils de gestion de projet, de la planification au pilotage.
- Enseignant: HIBA ABDELMOUMENE
Ce TP est considéré comme une extension du cours, dans lequel vous allez appliquer directement les notions vues au cours.
Contenu du TP:
- L’analyse en composantes principales (ACP)
- La classification automatique (supervisée, non-supervisée)
- L'analyse discriminante
- Enseignant: Abdelhalim Hadjadji
Objectifs : Pour ce module nous avons fixé deux objectifs :
Introduire les étudiants à la logique mathématique et en particulier à la méthode de la démonstration.
Fournir aux étudiants les bases nécessaires afin de pouvoir comprendre le fonctionnement de la plupart des outils de démonstration automatique développés en particulier dans le monde académique, et éventuellement de coder eux-mêmes un tel outil.
Contenu de la matière
Chapitre 1 : Introduction
1.1 Récursivité et induction
1.2 Raisonnement par récurrence sur N
1.3 Formalisation : Premier théorème du point fixe
1.4 Applications
1.4.1 Quelques exemples
1.4.2 Arbres binaires étiquetés
2 Chapitre : Démonstrations
2.1 Introduction
2.2 Démonstrations à la Frege et Hilbert
2.3 Démonstration par déduction naturelle
2.3.1 Règles de la déduction naturelle
2.3.2 Validité et complétude
2.4 Démonstrations par résolution
3 Chapitre : Modèles de calculs
3.1 Machines de Turing
3.1.1 Ingrédients
3.1.2 Description
3.1.3 Programmer avec des machines de Turing
3.1.4 Techniques de programmation
3.1.5 Applications
3.1.6 Variantes de la notion de machine de Turing
3.1.7 Localité de la notion de calcul
3.2 Modèles rudimentaires
3.2.1 Machines à k ≥ 2 piles
3.2.2 Machines à compteurs
3.3 Thèse de Church-Turing
3.3.1 Équivalence de tous les modèles considérés
4 Chapitre : Calculabilité
4.1 Machines universelles
4.1.1 Interpréteurs
- Enseignant: MOHAMMED CHAOUI
De nombreuses applications scientifiques commencent
par un recueil de données sur lesquelles un traitement est effectué. L’analyse
de données est un ensemble de méthodes permettant de décrire et parfois
d’expliquer des phénomènes. Beaucoup de ces méthodes reposent sur des
fondements essentiellement géométriques ou algébriques et conduisent à des
solutions obtenues en minimisant un critère.
- Enseignant: HAMID SERIDI
- Enseignant: adel boughida
Ce module permet à l’étudiant de s’initier aux techniques utilisées en intelligence artificielle.
Programme du cours théorique :
Chapitre 1 :
Introduction à l’intelligence artificielle et domaines d’application
Chapitre 2 :
Formalisme de la représentation des connaissances
Chapitre 3 :
Les systèmes inférentiels (Prolog, systèmes experts, ...)
Chapitre 4 :
Systèmes experts et application
Chapitre 5 :
Le raisonnement incertain
Chapitre 6 :
Méthodologie de construction des systèmes experts
- Enseignant: ZOHRA MEHENNAOUI
- Chapitre 1: Historique et SQL avancé
- Chapitre 2: Les bases de données réparties
- Chapitre 3: Les bases de données orientée objet
- Chapitre 4: Les bases de données semi-structurées
- Chapitre 5: Les bases de données NoSQL
- Enseignant: MOHAMED AMINE FERRAG
Objectifs :
Le Module de réseaux sans fils et réseaux mobiles a pour but d'expliquer les enjeux et les principes de fonctionnement des réseaux sans fils et mobiles. Il permet aux étudiants de
-
se sensibiliser aux architectures de réseaux cellulaires et sans fil et leurs spécificités fondamentales.
-
prendre connaissance des évolutions à long terme du domaine - depuis le GSM jusqu’aux réseaux et services 3G et 4G.
-
comprendre les problèmes liés à la mobilité
Programme de la matière
Chapitre 1 : Notions fondamentales des réseaux de communications et des réseaux sans fil
Chapitre 2 : Réseaux cellulaires mobiles 2G
Chapitre 3 : Réseaux cellulaires mobiles 3G et 4G
Chapitre 4 : La mobilité IP
Chapitre 5 : Services associés aux réseaux mobiles : SMS, WAP, …
- Enseignant: SAID BRAHIMI