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39032 Courses
Fullname | Shortname | Summary | |
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DIU Maladies Cardiovasculaires du Sujet Agé | UPSUD_2020_930_ANNEE_BDUMCA-410-BDUMS1-410 | RESUME COURS : | See course |
DES Pharmacie option PIBM Mémoire-Thèse | UPSUD_2020_920_ANNEE_AESPHBM-209-AESPI5-209 | RESUME COURS : | See course |
4ème année DES NEPHROLOGIE | UPSUD_2020_930_ANNEE_BESNP-981-BESNP4-981 | RESUME COURS : | See course |
DIU Maladies Vasculaires Pulmonaires Chroniques | UPSUD_2020_930_ANNEE_BDUMVP-810-BDUMVP-810 | RESUME COURS : | See course |
3A DES Hépato Gastro Entérologie | UPSUD_2020_930_ANNEE_BDES23-700-B3DS23-700 | RESUME COURS : | See course |
DU 3R ( Réagir, Rebondir, Réussir) | UPSUD_2020_901_ANNEE_UDU3R-900-UDU3R-900 | RESUME COURS : | See course |
Programmation fonctionnelle avancée-L2 Informatique, Mathématiques | UPSUD_2020_940_UE_OLDIM-900-O2DIM-900-DLIN311N | RESUME COURS : | See course |
Algorithmique Avancée-L2 Informatique, Mathématiques | UPSUD_2020_940_UE_OLDIM-900-O2DIM-900-OLIN231B | RESUME COURS : | See course |
Informatique Graphique pour la Science des Données-DU 2 LDD2 Informatique, Mathématiques | UPSUD_2020_940_UE_ODUIM-900-O2UIM-900-OLIN221 | RESUME COURS : | See course |
SPOC Enjeux de la transition écologique-DU 2 LDD2 Informatique, Mathématiques | UPSUD_2020_940_UE_ODUIM-900-O2UIM-900-USPOCTE | RESUME COURS : | See course |
Projet Informatique-L2 Informatique, Mathématiques | UPSUD_2020_940_UE_OLDIM-900-O2DIM-900-OLIN243B | RESUME COURS : | See course |
Bases de données-L2 Informatique, Mathématiques | UPSUD_2020_940_UE_OLDIM-900-O2DIM-900-DLIN212 | RESUME COURS : | See course |
Programmation Objet et Génie logiciel-L2 Informatique, Mathématiques | UPSUD_2020_940_UE_OLDIM-900-O2DIM-900-DLIN224B | RESUME COURS : | See course |
Réseaux-L2 Informatique, Mathématiques | UPSUD_2020_940_UE_OLDIM-900-O2DIM-900-OLIN217B | RESUME COURS : | See course |
SPOC Enjeux de la transition écologique-L2 Mathématiques Ecole Universitaire | UPSUD_2020_940_UE_OLXMAT-900-O2XMAT-900-USPOCTE | RESUME COURS : | See course |
9P-422-PHY - Physique des détecteurs optiques - Electif | IOGS_UE_259 | See course | |
Spécialité Athlétisme L2 | SPE ATHLE L2 | Cours pour la théorie en Spécialité Athlétisme L2 |
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méthodologie universitaire | méthodo | Initiation à la prise de note, à la restitution (résumé, compte rendu, synthèse) et à l'argumentation. |
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FLE débutant | FLE débutant | cours FLE pour débutants A1-A2 |
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L3 ES TD Planification - Z. Labsy | TD Planif L3 ES Z. Labsy | Présentations étudiants : planification programmation de l'entraînement |
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MOB_0AT01_TP - Image Processing (Télécom Paris - Palaiseau) | TPT_UE_749 | The aim of this course is to give an introduction to image processing methods and applications. This course is not open to students following IMA201 course. The courses are completed by practical sessions using jupyter notebooks to help understanding the methods seen during the courses and apply them to real images. The courses are completed by seminars on some application or related domains (computer graphics, medical imaging,...). At the end of the week, a project is organized with a challenging subject that should be solved by student teams. |
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MOB_0AT09_TP - Social Emergence in Complex Systems (Télécom Paris - Palaiseau) | TPT_UE_455 | Insect colonies, evolving species, economic communities, social networks are complex systems. Complex systems are collective entities, composed of many similar agents, that show emerging behaviour. Though the interactions between agents are too complex to be described, their collective behaviour often obeys much simpler rules. The objective of this course is to describe some of the laws that control emergent behaviour and allow to predict it. The course will address conceptual issues, at the frontier between biology and engineering. Each afternoon consists in a lab work session in which students will get an intuitive and concrete approach to phenomena such as genetic algorithms, ant-based problem solving, collective decision, cultural emergence or sex ratio in social insects. An ant colony can find the shortest path in a complex environment; a species can solve complex adaptation problems; economic agents may spontaneously reach a locally optimal allocation of resources. Simple individual acts, in each case, produce non-trivial results at the collective level. These observations constitute a rich source of inspiration for innovative engineering solutions, such as optimization using genetic algorithms, or message routing in telecom networks. The emergent behaviour of complex collective systems often goes against intuition. Its dynamics can be described through non-linear models that predict sudden transitions. Emergence is best apparent during those transitions. Its study consists in accounting for the appearance of collective patterns when individual, generally simple, behaviours are given as input. The main techniques studied in this module are: - Genetic algorithms, in which a virtual population evolves and collectively adapts to a particular problem or to a new environment. - Swarm intelligence, as a model of natural phenomena and as a class of collective algorithms. They are used to address problems in which adaptability and robustness are essential. - Emergence of phenomena like morphogenesis, cooperation, segregation through symmetry breaking, and emergence in social networks. We show how these different models can be applied to concrete problems, such as message routing in communication networks, optimal resource allocation or the emergence of communication. The notion of emergence is formally defined, as well as concepts like punctuated equilibria, scale invariance, implicit parallelism and autocatalytic phenomena. |
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MOB_0AT20_TP - From cloud datacenters to mobile edge computing (MEC): architectures, innovative services, and open challenges (Télécom Paris - Palaiseau) | TPT_UE_1371 | Le cours TPT20 présente en 10 demi-journées les principes de base du Cloud Computing et de ses évolutions. Le Cloud Computing repose sur la coopération de grands centres de données (datacenters) interconnectés entre eux à l'échelle de la planète par des réseaux optiques longue distance à très haut débit. Des dizaines de milliers d'usagers peuvent envoyer quasi simultanément via l'Internet des requêtes de calcul vers le portail d'accès d'un Cloud Service Provider (CSP) tel que Google, Amazon, Yahoo! etc. Ce portail a pour rôle d'aiguiller chacune des requêtes client vers le datacenter puis la machine physique les plus adaptés. Le cours TPT20 décrit les principes de l'architecture matérielle et fonctionnelle d'un datacenter. Outre le fait qu'il s'agit d'optimiser le taux d'utilisation des serveurs disponibles, un CSP doit accorder la plus grande attention à la dissipation thermique au sein de ses datacenters. Toute dérive en la matière peut se traduire par un effondrement de l'ensemble du système. En résumé, l'ordonnanceur d'un CSP doit affecter en quasi temps-réel une machine virtuelle (VM) à chaque requête client et ce, à très grande échelle. Le premier objectif du cours est de décrire les principes de base d'une VM et de sa migration. Ensuite, nous décrivons l'architecture matérielle et fonctionnelle d'un datacenter type. Les caractéristiques des réseaux optiques longue distance utilisés pour interconnecter les datacenters d'un même CSP sont étudiées. En comparaison, d'autres technologies de commutation optique ont dû être développées pour assigner une machine physique à chaque requête client à l'intérieur d'un même datacenter. Un intérêt particulier est accordé à la virtualisation des infrastructures au moyen de la technique SDN (Software Defined Networking). Dans sa dernière partie, le cours TPT20 aborde le sujet prospectif du Mobile Edge Computing (MEC). Celui est considéré aujourd'hui comme une évolution nécessaire de l'architecture des réseaux radio-mobiles de 5ème génération (5G). Le cours se conclue sur la présentation des principale technique de tarification des services Cloud.
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TP39 - Accelerator Design With OpenCL (Télécom Paris - Palaiseau) | TPT_UE_12281 | See course | |
INFMDI722 - Séminaires - Séminaires Big Data (les jeudis après-midi) (S2-P3 - 2020-21) | TPT_OCC_16955 | Séminaire « Data Science » du jeudiChaque jeudi à 13h30, des experts du secteur de l’industrie ou des services sont invités à venir exposer aux étudiants en Mastère Spécialisé un sujet autour d’applications ou de problèmes divers : infrastructures de stockage/calcul, briques technologiques, cybersécurité, réorganisation des DSI, publicité en-ligne, etc. Le format est à la discrétion de l’intervenant (1h, 1h30, 2h…) et l’exposé n’est pas nécessairement technique, il doit surtout permettre aux élèves de comprendre les enjeux et les moyens mobilisés. Des comptes rendus rédigés par les étudiants sont régulièrement mis en ligne. |
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SE765 - Projet Fil Rouge (MS OCT - MARS - 2021-22) | TPT_OCC_13481 | Cet enseignement consiste en la réalisation d’un projet se déroulant tout au long du cursus, en parallèle avec les autres UE. Les élèves sont distribués en groupes constitués de 4 à 6 élèves. Chaque groupe est chargé d’un projet proposé par un professionnel du monde de l’entreprise (grand groupe ou start-up) en concertation avec le responsable de l’UE. Chaque projet porte sur un problème représentatif du domaine des systèmes embarqués. Il s’agit d’une mise en situation professionnelle, où le professionnel agit comme un Chef de Projet et fait bénéficier les élèves de son expertise. |
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TP39 - Accelerator Design With OpenCL (Télécom Paristech) - S1 (ATH-S1 - 2022-23) | TPT_OCC_13336 | See course | |
MOB_0AT42_TP - Fundamentals of Data Compression and Data Transfer S1 (ATH-S1 - 2024-25) | TPT_OCC_14934 | This is an introductory information theory course that articulates around the question “How to store and transmit information efficiently?”. The course will also survey state-of-the-art code constructions and algorithms. |
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DU Réanimation du nouveau né en salle de naissance | UPSUD_2020_930_ANNEE_BDURSN-610-BDURSN-610 | RESUME COURS : | See course |
DU Recherche clinique en cancérologie | UPSUD_2020_930_ANNEE_BDURCC-410-BDURE1-410 | RESUME COURS : | See course |