[PDF] SYLLABUS MASTER Mention Informatique M1 intelligence

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P

ERIODE D'ACCREDITATION : 2016 / 2021

UNIVERSIT

E PAUL SABATIERSYLLABUS MASTER

Mention Informatique

M1 intelligence articielle et reconnaissance des

formeshttp://www.fsi.univ-tlse3.fr/ http://m1.deptinfo.fr/

2016 / 2017

26 AO
^UT 2016

SOMMAIRE

SCH EMA ARTICULATION LICENCE MASTER. . . . . . . . . . . 3 PR ESENTATION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 PR ESENTATION DE LA MENTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

MentionInformatique

4 PR ESENTATION DE L'ANNEE DE M1 intelligence articielle et reconnaissance des formes 4

RUBRIQUE CONTACTS

5

CONTACTS PARCOURS

5

CONTACTS MENTION

5

CONTACTS D

EPARTEMENT : FSI.Info. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

Tableau Synthetique des UE de la formation

6

LISTE DES UE

9

GLOSSAIRE

31

TERMES G

ENERAUX. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

TERMES ASSOCI

ES AUX DIPLOMES. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

TERMES ASSOCI

ES AUX ENSEIGNEMENTS. . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2 SCH EMA ARTICULATION LICENCE MASTERMentions de master Articulation Licence - Master

Mentions

de licence

Chimie

Génie des p

rocédés et des bio-procédés Scien ces et génie des matériaux

Mathématiques

et applications

Élect

ronique, énergie électrique, automatique

Génie civil

Éne

rgétique, thermique Mé canique

Génie mé

canique Scien ces de l'univers et technologies spatiales Scien ces de la Terre et des planètes, environnement Bio technologies

Biologi

e-santé

Biologie

végétale Biodi versité, écologie et évolution Ent raînement et optimisation de la performance sportive

Activi

té physique adaptée et santé Mana gement du sport Mana gement des systèmes d'information In formation, communication

Physique

fondamentale et applications Scien ces de l'océan, atmosphère, climat Bi o-informatique

Chimie

Mathématiques

Élect

ronique, énergie électrique, automatique

Génie civil

Mé canique

Physique

Scien ces de la Terre

Miashs

In formatique Scien ces de la vie Scien ces et techniques des activités physiques et sportives

Domaine D

roit, Économie, Gestion Scien ces sociales

Domaine Scien

ces humaines et sociales In formation, communication In formatique

Réseaux et télécommunication

Mia ge

Domaine Scien

ces, technologies, santé MEEF MEEF MEEF MEEF MEEF

Ethique

Scien ces humaines, Droit, Sciences de la vie, SantéProfessionnels de santé MEEF : cf. page 10, Projet métiers de l'enseignement3 PR

ESENTATIONPR

ESENTATION DE LA MENTION

MENTIONINFORMATIQUE

L'informatique est une discipline scientique a l'impact societal de plus en plus important et partie integrante de

tout metier scientique.

En premiere annee de ce master, un socle de competences communes consequent sert de base a une specialisation

progressive.

En seconde annee de ce master, annee de specialisation forte, une formation theorique et technologique de

haut niveau est proposee aux etudiants, leur permettant d'acceder aux nombreux debouches dans l'industrie de

l'Informatique et de ses interactions mais aussi de poursuivre leurs etudes en doctorat. L'ore de formation est declinee autour des p^oles thematiques suivants : - Le traitement de l'information et ses infrastructures - Le genie logiciel comme ensemble de concepts, de methodes et d'outils de developpement.

- La manipulation du contenu selon dierents points de vue : analyse/synthese de l'information, structuration et

recherche d'information en integrant la problematique des donnees massives.

- La representation et le traitement des connaissances en intelligence articielle, liens avec la robotique.

- L'interaction entre l'homme et la machine et les contraintes ergonomiques et cognitives y aerant. PR ESENTATION DE L'ANNEE DE M1 INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET RECON-NAISSANCE DES FORMES 4

RUBRIQUE CONTACTS

CONTACTS PARCOURS

RESPONSABLE M1 INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET RECONNAISSANCE DES FORMES

MULLER Philippe

Email :

Philipp e.Muller@irit.fr

SECR

ETAIRE PEDAGOGIQUE

PIERUCCIONI Corinne

Email :

co rinne.pieruccioni@univ-tlse3.fr

T elephone: 05.61.55.86.39

Universite Paul Sabalier

1TP1

118 route de Narbonne

31062 TOULOUSE cedex 9

CONTACTS MENTION

RESPONSABLE DE MENTION INFORMATIQUE

KOUAME Denis

Email :

denis.k ouame@irit.fr

PAULIN Mathias

Email :

Mathias.P aulin@irit.fr

T elephone: 05 61 55 83 29

CONTACTS D

EPARTEMENT: FSI.INFO

DIRECTEUR DU D

EPARTEMENT

CROUZIL Alain

Email :

alain .crouzil@irit.fr

T elephone: (p oste)69.28

SECRETARIAT DU D

EPARTEMENT

LESTRADE Colette

Email :

lestrade@adm.ups-tlse.fr

T elephone: 81 58

Universite Paul Sabalier

1TP1-14

118 route de Narbonne

31062 TOULOUSE cedex 9

5

TABLEAU SYNTH

ETIQUE DES UE DE LA FORMATIONpageCode Intitule UEECTSObligatoire

FacultatifCoursTDTPProjetStageTP ne

Premier semestre

EMINA1BM ALGORITHMIQUE AVANC

EE5O

10EMINC1B1 Algorithmique avancee16208

EMINC1B2 Algorithmique avancee (projet)7,5

EMINC1B3 Algorithmique avancee (TPne)6

EMINA1CM MOD

ELISATION ET CONCEPTION OBJET5O

11EMINC1C1 Modelisation et conception objet14228

EMINC1C2 Modelisation et conception objet (projet)7,5

EMINC1C3 Modelisation et conception objet (TPne)6

EMINA1DM PARALL

ELISME ET REPARTITION5O

12EMINC1D1 Modelisation et conception du parallelisme et de la

repartition14208 EMINC1D2 Modelisation et conception du parallelisme et de la repartition (projet)10 EMINC1D3 Modelisation et conception du parallelisme et de la repartition (TPne)8

13EMINA1EM TH

EORIE DES LANGAGES ET COMPILATION5O24188

EMINA1FM MOD

ELISATION ET CALCUL SCIENTIFIQUE4O

14EMINC1F1 Modelisation et calcul scientique16146

EMINC1F2 Modelisation et calcul scientique (projet)5 EMINC1F3 Modelisation et calcul scientique (TPne)4

EMINA1GM PROGRAMMATION OBJET AVANC

EE EN C++3O

15EMING1G1 Programmation objet avancee en C++6106

EMING1G2 Programmation objet avancee en C++ (projet)10 EMING1G3 Programmation objet avancee en C++ (TPNE)8

17EMINA1HM INTRODUCTION

A LA ROBOTIQUE3O6168

18EMINA1TM STAGE FACULTATIF3F0,5

Second semestre

6 pageCode Intitule UEECTSObligatoire

FacultatifCoursTDTPProjetStageTP ne

19EMINA2AM PROJET DE D

EVELOPPEMENT3O624

EMINA2BM TRAVAUX D'INITIATION

A LA RECHERCHE3O

20EMINC2B1 Travaux d'initiation a la recherche6

Choisir 1 UE parmi les 4 UE suivantes :

27EMINA2VMANGLAIS3O24

28EMINA2WMALLEMAND3O24

29EMINA2XMESPAGNOL3O24

30EMINA2YMFRANCAIS GRANDS D

EBUTANTS3O24

21EMINA2CM INTRODUCTION

A L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE3O81012

22EMINA2DM MOD

ELISATION ET REPRESENTATION DES DONNEES

3D, IMAGE ET SON3O10128

23EMINA2EM Introduction a l'Analyse d'Images et a la Vision par Ordinateur3O10128

24EMINA2FM INTRODUCTION

A L'AUDIO ET LA VIDEO NUMERIQUE3O10810

25EMINA2GM AGENTS INTELLIGENTS : REPR

ESENTATION DES

CONNAISSANCES ET RAISONNEMENTS6O123612

26EMINA2HM OPTIMISATION COMBINATOIRE AVANC

EE3O81210

7 8

LISTE DES UE

9

UEALGORITHMIQUE AVANC

EE5ECTS1

ersemestreSous UEAlgorithmique avancee

EMINC1B1Cours : 16h , TD : 20h , TP : 8h

ENSEIGNANT(E) RESPONSABLE

BANNAY Florence

Email :

Flo rence.Bannay@irit.fr

T elephone: 05 61 55 74 50

OBJECTIFS D'APPRENTISSAGE

Algorithmique Avancee : Recherches completes et incompletes de solutions optimales

- acquerir les bases de dierents formalismes permettant de modeliser un probleme de recherche de solution

optimale

- ma^triser des classes d'algorithmes adaptees a chaque formalisme et dierencier les recherches dans les cas

discrets ou continus, et les recherches completes ou incompletes

DESCRIPTION SYNTH

ETIQUE DES ENSEIGNEMENTS

Introduction : exemples de problemes combinatoires

1) Complexite et Structures de donnees (SD) ecaces

- SD pour la gestion de priorite (tas binaire, tas binomial) - SD pour Recherche Information (Arbres binaires rechercehe, arbres equilibres) - Structure arborescente avancee (B-arbre)

2) Resolution de problemes d'optimisation combinatoires par algo polynomiaux

- Flots (denitions, algorithmes, theoreme de la coupe, Graphe d'ecart, Flots a co^uts) - Programmation lineaire (resolution graphique puis matricielle, simplex, primal/dual)

3) Meta-heuristiques

- Meta-heuristiques sur une solution (Algorithmes de recherche locale) - Meta-heuristiques sur une population (Algorithmes genetiques) Conclusion sur une approche complete (exponentielle) : separer et evaluer

TP + projets maison : 1) codage d'un kd-tree application a la synthese d'image, 2) codage d'un algorithme de

recherche locale, application au voyageur de commerce PR

E-REQUIS

Graphes, complexite et Structures de donnees

R

EFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

- Algorithmique, T. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest, C. Stein. Collection : Sciences Sup, Dunod 2010 - 3eme

edition - 1296 pages - EAN13 : 9782100545261 - Talbi, E. Metaheuristics - From Design to Implementation Wiley, 2009.

MOTS-CL

ES

complexite amortie, tas, B-arbre, arbre-kd, Simplex, Flots, Meta-heuristiques, Recherche Locale, Algorithme

genetique 10 UEMOD

ELISATION ET CONCEPTION OBJET5ECTS1

ersemestreSous UEModelisation et conception objet

EMINC1C1Cours : 14h , TD : 22h , TP : 8h

ENSEIGNANT(E) RESPONSABLE

OBER Ileana

Email :

Ileana.Ob er@irit.fr

T elephone: 7423

OBJECTIFS D'APPRENTISSAGE

Ce cours traite de la modelisation et de la conception de logiciels complexes. Le cours commence par une

sensibilisation aux specicites du developpement des logiciels complexes. Les aspects traites dans ce cours sont

la modelisation, son utilisation dans le cadre d'une demarche de developpement, la specication de contraintes

an de rendre les modeles coherents et la conception au moyen de patrons de conception. Dans ce cours, nous

nous interessons a la modelisation en utilisant le langage UML et en mettant l'accent sur les aspects pratiques

de la modelisation a travers des exercices pointus et des TPs et sur l'utilisation du langage dans le cadre d'une

demarche de developpement complete.

DESCRIPTION SYNTH

ETIQUE DES ENSEIGNEMENTS

1.

Gestion de la complexit edes logiciels, techniques de gestion de la complexit e( decompositionvs. a bstraction)

2. D emarchede d eveloppement(utilisation d'un p rocessusau long des enseignements de mo delisationet conception) 3.

Mo delisationavec UML

mo delisationdes ex igences mo delisationstructurelle intro duction ala sp ecicationde contraintes avec OCL mo delisationdu comp ortement 4.

Intro duction ala tra nsformationde mo deles.

5.

Conception abase de patrons

intro ductionaux patrons de conception description et classication des patrons de conception

p rincipauxpatrons structurels et comp ortementaux: Strat egie,Adap tateur,F acade,Observateur, D ecorateur...

Intro ductionaux patterns cr eationnels

PR

E-REQUIS

Programmation oriente-objet Notions de UML (diagrammes de classes et de sequence) R

EFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

B. Bruegge. OO Software Engineering Using UML, Patterns and Java, Pearson, 2009 - P. Roques. UML2 par la

pratique, Eyrolles, 2009

J Warmer, A Kleppe The OCL, Addison Wesley 2003 - E. & E. Freeman, Head First Design Patterns, O'Reilly,

2005

MOTS-CL

ES

modelisation, conception, demarche de developpement, specication des contraintes, OCL, transformation de

modeles, patron de conception, exibilite logicielle 11

UEPARALL

ELISME ET REPARTITION5ECTS1

ersemestreSous UEModelisation et conception du parallelisme et de la repartition

EMINC1D1Cours : 14h , TD : 20h , TP : 8h

ENSEIGNANT(E) RESPONSABLE

BAHSOUN Jean Paul

Email :

bahsoun @irit.fr

T elephone: 0561558211

quotesdbs_dbs28.pdfusesText_34

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