Appréhender les spécificités de l’innovation dans le contexte académique

📌 Résumé :

Ce cours aide les chercheurs à positionner leur projet innovant, à en sécuriser les résultats, et à mettre en place une stratégie cohérente de valorisation et de diffusion.

🎯 Objectifs pédagogiques :

• Diagnostiquer la maturité d’un projet (échelle TRL).
• Comprendre les bases de la propriété intellectuelle.
• Définir une stratégie de publication et de protection des résultats.

📌 Résumé :

Ce cours aborde les questions concrètes liées au montage d’un projet : budget, acteurs de l’écosystème d’innovation, appels à projets et dispositifs de financement.

🎯 Objectifs pédagogiques :

• Construire un budget prévisionnel adapté à un projet innovant.
• Comprendre les rôles des différents acteurs de l’écosystème d’innovation.
• Identifier les dispositifs d’aide, les leviers de financement et savoir les mobiliser.

📌 Résumé :

Ce dernier cours localise l’innovation dans l’écosystème de Paris-Saclay : lieux ressources, dispositifs spécifiques, partenariats et stratégies nationales ou européennes.

🎯 Objectifs pédagogiques :

• Identifier les lieux et dispositifs d’accompagnement à Paris-Saclay.
• Comprendre les thématiques prioritaires et les enjeux socio-économiques liés à l’innovation.
• S’inscrire dans les dynamiques nationales et européennes d’innovation responsable.

Cours de signaux et systèmes linéaires pour la L3 E3A site d'Orsay.

Bonjour,

Dans le cadre de la SAE sur la transition écologique "SAE Contribuer à la gestion d'une organisation en fonction de ses besoins", il est prévu une initiation à la comptabilité carbone.

Une séance d'une heure 30, à l'issue de laquelle un travail de groupe sera demandé aux étudiants : devoir à rendre sur e-campus pour le mardi 29 avril à 12h.

Les modalités de ce travail seront présenté en fin de séance.

Cordialement

R Sawadogo

Langage C avancé pour l'Informatique Industrielle

Les modèles génératifs récents sont considérés comme des outils transformateurs, redéfinissant le terrain de l'intelligence artificielle et de l'informatique en general. Ces modèles, souvent basés sur des deep neural networks, jouent un rôle central dans des tâches telles que la génération d'images, le rendu et même la création de contenu créatif. Leur importance réside dans leur capacité à apprendre des modèles et des relations complexes à partir de vastes ensembles de données, ce qui permet de générer des résultats réalistes et diversifiés. Ce cours se concentre sur les techniques les plus récentes de génération d'images, qui impliquent des processus de rendu par le biais de réseaux neuronaux. Le rendu neuronal est un aspect clé de ce cours, et peut être grossièrement défini comme une technique où les pipelines de rendu classiques (comme le ray-tracing, le rendu volumétrique, le rendu basé sur l'image, etc.) sont augmentés avec des réseaux neuronaux. Nous passerons d'abord en revue les bases de l'infographie et des réseaux neuronaux profonds, en nous concentrant sur le rendu neuronal basé sur l'image 2D. Nous discuterons ensuite des avancées dans le rendu volumétrique 3D, également via les Neural Radiance Fields (NeRFs).

Les modèles génératifs récents sont considérés comme des outils transformateurs, redéfinissant le terrain de l'intelligence artificielle et de l'informatique en general. Ces modèles, souvent basés sur des deep neural networks, jouent un rôle central dans des tâches telles que la génération d'images, le rendu et même la création de contenu créatif. Leur importance réside dans leur capacité à apprendre des modèles et des relations complexes à partir de vastes ensembles de données, ce qui permet de générer des résultats réalistes et diversifiés. Ce cours se concentre sur les techniques les plus récentes de génération d'images, qui impliquent des processus de rendu par le biais de réseaux neuronaux. Le rendu neuronal est un aspect clé de ce cours, et peut être grossièrement défini comme une technique où les pipelines de rendu classiques (comme le ray-tracing, le rendu volumétrique, le rendu basé sur l'image, etc.) sont augmentés avec des réseaux neuronaux. Nous passerons d'abord en revue les bases de l'infographie et des réseaux neuronaux profonds, en nous concentrant sur le rendu neuronal basé sur l'image 2D. Nous discuterons ensuite des avancées dans le rendu volumétrique 3D, également via les Neural Radiance Fields (NeRFs).

Ce module en ligne propose une sensibilisation aux enjeux de l’accessibilité numérique. Il s’adresse à tous les publics souhaitant comprendre pourquoi et comment rendre les contenus web accessibles à toutes et tous.