L'objectif du cours est d'exposer les principaux modèles markoviens avec applications en traitements bayésiens (segmentation, filtrage, lissage, prédiction, ...) des données. On traitera en particulier certains développements récents des modèles de Markov cachés et traitements généraux, de type de traitement particulaires, correspondants. L'accent sera mis sur  les méthodes classiques d'estimation des paramètres aboutissant à des traitements non supervisés. On présentera différents exemples d'applications dans les domaines de traitement d'images, de poursuite, finances, ou encore codage et communications numériques.

Jeu d'entreprise RH - DUT S3

Séminaire 2019-2020 : Qu'est-ce qu'un fait établi ? Comment se trompe-t-on ? 

La remise en cause de « faits » établis dans le monde académique pose la question des critères de validation et des méthodes d’établissement des faits. Y a-t-il une méthode universelle pour dire ce qui est vrai ou chaque discipline a-t-elle ses propres critères spécifiques pour décider des limites des énoncés acceptables ? Est-ce que la façon d’établir les faits ou la manière de les énoncer a changé ? Nous souhaitons faire le point sur ce qu’est un fait établi dans différentes disciplines. A travers l’organisation d’une série de séminaires dans différentes disciplines, le séminaire itinérant du Centre d’Alembert permettra d’interroger la légitimité et la fécondité du doute ainsi que ses limites à l’heure des « faits alternatifs » et des manipulations de l’information sur des sujets traités dans le monde académique.

Approfondir les connaissances des étudiants en ce qui concerne les processus et l'imagerie de la mémoire et leur modélisation, des aspects comportementaux aux plus mécanistiques, aux niveaux cellulaires & moléculaires.