Descriptif
Ce parcours, commun avec le programme du Graduate Degree Artificial Intelligence & Advanced Visual Computing, s’articule autour de deux thèmes principaux: D’un côté, l’image et l’informatique graphique, et de l’autre, l’intelligence artificielle met-tant en avant les méthodes d’apprentissages.
Objectifs
L’image, ou plus largement, l’analyse, le traitement, et la synthèse de données graphique 2D ou 3D, est au cœur de nombreuses applications.
Du domaine du loisir (jeu vidéo, cinéma d’animation, réalité virtuelle ou augmentée, etc) aux applications de traitement de grandes masses de données visuelles (robotique/drones, imagerie médicale, réseaux sociaux, etc), il est aujourd’hui difficile d’imaginer la communication et l’intelligence numérique sans données graphiques.
Les notions fondamentales proposées dans ce parcours sont les suivantes
- Les bases de l’analyse et du traitement d’images 2D en tant qu’ensemble de pixels ;
- La vision par ordinateur et les méthodes récentes d’apprentissage et de classification par réseaux de neurones convolutifs ;
- Le rendu efficace de formes 3D par l’utilisation de la carte graphique ;
- L’analyse avancée de forme 3D complexes, ainsi que la déformation et l’animation de modèles 3D ;
- Les approches classiques et récentes d’intelligence artificielle.
Ces différents thèmes permettent d’apporter les bases nécessaires au développement de solutions à certains challenges scientifiques actuels tels que l’intégration unifiée entre des données virtuelles et réelles, la mise au point d’outils graphiques intelligents, et l’interaction 3D en temps réel.
Enfin, les modules aux choix permettent, en fonction de l’orientation souhaitée de son parcours, de privilégier l’approfondissement dans le domaine graphique, en apprentissage, ou de s’élargir vers les thèmes de l’analyse de données, ou de l’algorithmique.
Diplômes concernés
Compétences
Les modules de ce parcours mettent en œuvre des compétences en développement informatique efficace (C++, GPU), ainsi qu’en mathématiques appliquées (géométrie, optimisation, approches probabilistes), et permettent de mettre en avant des approches personnelles créatives.
Composition du parcours
- IVA P1 Image-vision-apprentissage
- CSC_51050_EP Algorithmique avancée
- CSC_51052_EP Visualisation des Données
- CSC_51054_EP Apprentissage profond
- CSC_51055_EP IA formelle en programmation logique avec contraintes
- CSC_51056_EP Analyse topologique de données
- CSC_51073_EP Analyse d'Image et Vision par Ordinateur
- CSC_51074_EP Représentations Numériques et Analyse de Formes
- CSC_51085_EP Animation par ordinateur
- MDC_51006_EP Bases de l'Apprentissage Automatique
- APM_51055_EP Traitement du Signal : de Fourier à l'Apprentissage Machine
- CSC_50P15_EP Projet de MAP-INFO en Image, Vision, Apprentissage
- IVA P2 Image-vision-apprentissage
- CSC_52062_EP Géométrie algorithmique : de la théorie aux applications
- CSC_52080_EP Optimisation mathématique à large échelle
- CSC_52081_EP Apprentissage Automatique Avancé et Agents Autonomes
- CSC_52087_EP Advanced Deep Learning
- CSC_52082_EP Introduction à la Fouille de Textes et au Traitement Automatique des Langues(NLP)
- CSC_52084_EP Image Synthesis
- CSC_52002_EP IA générative multimodale
- APM_52066_EP Statistique en Action
- CSC_50P15_EP Projet de MAP-INFO en Image, Vision, Apprentissage
- IVA P3 Image-vision-apprentissage
- CSC_52994_EP Stages en IVA