E-Learning Guelma

Ce module porte sur le développement des systèmes répartis et des applications réparties se déroulant sur des réseaux informatique.  L'objectif principal est de présenter des principes architecturaux (client­/serveur, pair à pair), des modèles de communication (RPC, MOM, Web Services) et des technologies (CORBA, Java RMI, J2EE, .NET Remoting, JXTA) les plus en vogue pour la réalisation d'applications réparties.

Une partie de ce module sera portée sur le traitement des données par les applications réparties à travers la conception de bases de données réparties ainsi que les supports pour l'exécution cohérente de traitements distribués.

Dans la mesure du possible, les approches présentées seront illustrées par des expérimentations. 

Connaissances préalables recommandées

Connaissances de base de la programmation orientée objet (java, C++), concepts et techniques de base utilisés dans les systèmes d'exploitation centralisés et les réseaux.

L’objectif de l’informatique bio-inspirée est de présenter un panorama des modèles informatiques inspirés de la structure des systèmes vivants (biologiques), d’expliquer les principes généraux, les modes de fonctionnement et les domaines d’application en intelligence artificielle.

Programme du cours :

I. Introduction à l’informatique bio-inspirée

II. Panorama des différents modèles

III. Les approches évolutionnistes

IV. Les approches cellulaires

V.  les approches populationnelles 

Concernant le contrôle continu :

Les étudiants doivent choisir un article de recherche sur l’utilisation d’une méthode ou un algorithme bio-inspiré dans n’importe domaine d’application : reconnaissance (apprentissage ou classification), optimisation….

Le travail consiste à élaborer un résumé de la contribution de cet article et faire un exposé oral.

Ce cours a pour but d'avoir une vue d’ensemble sur l’apprentissage automatique (Machine Learning) et de familiariser l’étudiant avec les techniques permettant la conception, l’analyse, le développement et la mise en œuvre des méthodes (algorithmes) de l’apprentissage automatique.

À la fin de ce cours les étudiants seront en mesure d'introduire l'une des techniques d'apprentissage automatique dans un programme intelligent et de faire un bon choix de telle ou telle technique pour traiter un problème quelconque

L’objectif de ce module est d’initier les étudiants aux méthodes de recherche scientifique existantes et comment rédiger un rapport ou article de recherche en respectant les toutes les règles d’éthiques et la propriété intellectuelle. Le programme théorique englobe la présentation des outils de recherche sur internet, la description des problématiques et questions de recherche scientifiques, la collecte et le filtrage des informations, le plagiat ainsi que les lois associées et enfin la présentation des types de communication et la modalité de la présentation de telle travail de recherche.

Les travaux pratiques concentrent sur deux volets. Le premier concerne l’apprentissage et la maîtrise d’un (ou des) :

-          Outil(s) facilitant la recherche sur internet (moteurs de recherche, méta-moteurs de recherche…),

-          Outil(s) de création du contenu scientifique comme Latex.

-          Outil(s) de gestion des références bibliographique comme EndNote (à titre d’exemple).

Le deuxième volet des travaux pratiques consiste à rédiger un rapport de recherche ou un article de recherche à présenter à la fin du semestre dans le cadre d’une journée interne appelée Masterielle’2021. Ce travail est individuel (en monôme). Chaque article sera évalué par un comité de lecture composé des enseignants de rang magistral.

L'objectif principal de ce cours est que l'étudiant doit acquérir une vu générale sur les axes de recherches de sa spécialité pour cela et dans le cadre de cette matière il est important de proposer des thèmes d’actualité dans le domaine et spécifiquement à la spécialité technologies de l’information et de la communication.