v2.11.0 (6271)

Parcours thématique - PA_Th INF-IVA : Thématique Image-vision-apprentissage

Domaine > Mathématiques appliquées, Informatique.

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

Unités d'enseignement

UE Type d'enseignement Domaines Catégorie d'UE Volume horaire Responsables Site pédagogique
APM_51055_EP Traitement du Signal : de Fourier à l'Apprentissage Machine Programme d'approfondissement Mathématiques appliquées UE d'approfondissement. 36 Rémi FLAMARY
APM_52066_EP Statistique en Action Programme d'approfondissement Mathématiques appliquées UE d'approfondissement, UE de base. 36 Julien Chiquet,
ZACHARIE NAULET
CSC_50P15_EP Projet de MAP-INFO en Image, Vision, Apprentissage Programme d'approfondissement Informatique UE de projet, UE d'approfondissement. Damien Rohmer
CSC_51050_EP Algorithmique avancée Programme d'approfondissement Informatique UE de base, UE d'approfondissement, PA - MAT-INFO - cours/EA INF, PA - BIOINF - cours/EA INF. 36 Gilles Schaeffer
CSC_51052_EP Visualisation des Données Programme d'approfondissement Informatique UE de base, UE d'approfondissement, PA - BIOINF - cours/EA INF. 36 Emmanuel Pietriga
CSC_51054_EP Apprentissage profond Programme d'approfondissement Informatique, Mathématiques appliquées UE de base, UE d'approfondissement, PA - BIOINF - cours/EA INF, PA-MAP XOR (INF554, MAP553). 36 Davide Buscaldi,
Johannes Lutzeyer,
Michalis Vazirgiannis
CSC_51055_EP IA formelle en programmation logique avec contraintes Programme d'approfondissement Informatique UE de spécialité, UE d'approfondissement, UE de base. 36 François Fages,
Jackie Gardin
CSC_51056_EP Analyse topologique de données Programme d'approfondissement Informatique UE de base, UE d'approfondissement, PA - MAT-INFO - cours/EA INF, PA - BIOINF - cours/EA INF. 36 Steve Oudot
CSC_51073_EP Analyse d'Image et Vision par Ordinateur Programme d'approfondissement Informatique UE d'approfondissement, PA - BIOINF - cours/EA INF, UE de base. 36 Mathieu Bredif,
Xi Wang
CSC_51074_EP Représentations Numériques et Analyse de Formes Programme d'approfondissement Informatique UE de base, UE d'approfondissement. 36 Mathieu DESBRUN,
Pooran Memari
CSC_51085_EP Animation par ordinateur Programme d'approfondissement Informatique UE d'approfondissement, UE de base. Marie-Paule Cani,
Mathieu DESBRUN
CSC_52002_EP IA générative multimodale Programme d'approfondissement Informatique Vicky Kalogeiton
CSC_52062_EP Géométrie algorithmique : de la théorie aux applications Programme d'approfondissement Informatique UE de base, UE d'approfondissement. 36 Luca Castelli Aleardi
CSC_52080_EP Optimisation mathématique à large échelle Programme d'approfondissement Informatique UE de base, UE d'approfondissement, PA - BIOINF - cours/EA INF. 36 Leo Liberti
CSC_52081_EP Apprentissage Automatique Avancé et Agents Autonomes Programme d'approfondissement Informatique UE d'approfondissement, PA - BIOINF - cours/EA INF, UE de base. 36 Patrick LOISEAU,
Jesse Read
CSC_52082_EP Introduction à la Fouille de Textes et au Traitement Auto... Programme d'approfondissement Informatique UE de base, UE d'approfondissement. Davide Buscaldi,
Michalis Vazirgiannis
CSC_52084_EP Image Synthesis Programme d'approfondissement Informatique UE de base, UE d'approfondissement. 36 Tamy Boubekeur
CSC_52087_EP Advanced Deep Learning Programme d'approfondissement Informatique UE d'approfondissement. Vicky Kalogeiton,
Johannes Lutzeyer,
Xi Wang,
Ye Zhu
CSC_52994_EP Stages en IVA Stage Informatique Damien Rohmer
MDC_51006_EP Bases de l'Apprentissage Automatique Programme d'approfondissement Informatique, Mathématiques appliquées 36 Jesse Read
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