Volumes horaires
- CM 5.0
- Projet 0
- TD 4.0
- Stage 0
- TP 12.0
Crédits ECTS
Crédits ECTS 1.5
Objectif(s)
L'objectif est de donner les moyens de résoudre différents problèmes rencontrés en traitement du signal et intelligence artificielle (optimisation, ...) tout en tenant compte des limitations dues aux calculs sur ordinateur.
Contact Bertrand RIVETContenu(s)
Cours :
- Représentation des nombres sur un ordinateur
- Optimisation de critère sans et avec contraintes
TP :
- Introduction à Matlab (en autonomie)
- Optimisation
Projet :
- Projet d'application des notions vues. Par exemple débruitage de signaux, apprentissage d'un réseau de neurones de type perceptron, etc.
Prérequis
Notions de base en analyse (calcul de dérivées, de gradients, de Hessien et de développements limités).
Notions de base en représentation de nombres en entier sur ordinateur (cours Logique 1A).
Contrôle des connaissances
Session 1:
si enseignement en présentiel alors
- Contrôle Continu (Compte-rendu de BE et rapport du projet)
- Examen Ecrit (2h)
note = 60% contrôle continu + 40% examen
si enseignement à distance alors
- Contrôle Continu (Compte-rendu de BE et rapport du projet)
note = 100% contrôle continu
Session 2:
Si enseignement en présentiel alors nouvel examen écrit (2h)
Note = 40% nouvel examen + 60% contrôle continu (repris de la session 1)
Si enseignement à distance alors nouveau projet à travailler
Note = 100% nouvelle note de rapport de projet
Session 1:
si enseignement en présentiel alors
- Contrôle Continu (Compte-rendu de BE et rapport du projet)
- Examen Ecrit (2h)
note = 60% contrôle continu + 40% examen
si enseignement à distance alors
- Contrôle Continu (Compte-rendu de BE et rapport du projet)
note = 100% contrôle continu
Session 2:
Si enseignement en présentiel alors nouvel examen écrit (2h)
Note = 40% nouvel examen + 60% contrôle continu (repris de la session 1)
Si enseignement à distance alors nouveau projet à travailler
Note = 100% nouvelle note de rapport de projet
Bibliographie
Matlab