| Sécurité Avancée réseaux_(MYIRS311) |
UVSQ_2023_MYIRS311 |
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| Infrastructures réseaux_(MYIRS312) |
UVSQ_2023_MYIRS312 |
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| Savoir être et ges. risq_(MYIRS313) |
UVSQ_2023_MYIRS313 |
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| Anglais et communication_(MYIRS314) |
UVSQ_2023_MYIRS314 |
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| Sécurité bases données_(MYIRS315) |
UVSQ_2023_MYIRS315 |
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| Certif et cybercrim_(MYIRS316) |
UVSQ_2023_MYIRS316 |
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| Virtual et sécurité_(MYIRS317) |
UVSQ_2023_MYIRS317 |
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| Recheche et innovation_(MYIRS318) |
UVSQ_2023_MYIRS318 |
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| Cloudification_(MYIRS319) |
UVSQ_2023_MYIRS319 |
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| Projet école_(MYIRS410) |
UVSQ_2023_MYIRS410 |
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| CYBER729 - Projet d'approndissement MS Cyber2 |
TPT_UE_22148 |
Le projet d’approfondissement vise à permettre aux étudiants de réaliser une tâche d’étude d’état de l’art ainsi qu’une réalisation pratique dans un sous domaine proposé par les enseignants ou des industriels impliqués dans la formation. |
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| Cognitif_(HNEU320) |
UVSQ_2023_HNEU320 |
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| Motricité_(HNEU321) |
UVSQ_2023_HNEU321 |
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| Activ.physique adaptée HN_(HNEU322) |
UVSQ_2023_HNEU322 |
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| Deep learning in practice with Pytorch (2023-2024) |
Deep learning with Pytorch 23-24 |
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| R 4.CGP.08 - Prise en compte de l'aléa S4 |
CGP-Aléa |
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| BUT3 GACO MFS_(BGMFS3_23) |
UVSQ_2023_BGMFS3_23 |
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| SIFAC |
UEVE2324_SIFAC |
| Sifac – Dépenses |
| Sifac – Suivi et exécution budgétaire |
| Sifac – Recettes |
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| GBCP |
UEVE2324_GBCP |
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| APOGEE |
UEVE_APOGEE |
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| Sphinx |
UEVE2324M_Sphinx |
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| Bonnes pratiques en laboratoire |
UEVE2324M_Bonnespratiquesenlaboratoire |
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| Notilus - Gestionnaire |
UEVE2324M_Notilus-Gestionnaire |
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| Structure de l’université, les instances |
UEVE2324M_UniversiteInstances |
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| RSSI |
UEVE2324M_RSSI |
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| Stages_(MSMCL121) |
UVSQ_2023_MSMCL121 |
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| Apprentissages Cliniques_(LSMCL610) |
UVSQ_2023_LSMCL610 |
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| Traces d'apprentissage_(MSMCL122) |
UVSQ_2023_MSMCL122 |
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| Simulation_(MSMCL123) |
UVSQ_2023_MSMCL123 |
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| Stages_(MSMCL221) |
UVSQ_2023_MSMCL221 |
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