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39036 Cursos
| Fullname | Shortname | Summary | |
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| Scolarité pédagogique M2 Musicologie - Enseignement et pratiques musicales | UEVE2324M_SP_M2EPMY | See course | |
| Scolarité pédagogique M2 Musicologie - Admin. de la musique et du spectacle vivant | UEVE2324M_SP_M2AMSY | See course | |
| Scolarité pédagogique M1 Musicologie - Enseignement et pratiques musicales | UEVE2324M_SP_M1EPMY | See course | |
| Scolarité pédagogique M1 Musicologie - Admin. de la musique et du spectacle vivant | UEVE2324M_SP_M1AMSY | See course | |
| Methodologie 1 - Groupes 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | UEVE2324M_GR_C1PS005D01 | See course | |
| Équipe Pédagogique DU Délégué à la protection des données personnelles | UEVE2324M_EP_U0DPOX83 | See course | |
| DFGSM2 S2 - Hormonologie-Reproduction - 2023-2024 | B2FG2-16_2023 | See course | |
| DFGSM2 S2 - Génétique médicale - 2023-2024 | B3FG3-11_2023 | See course | |
| DFGSM2 S2 - Immunologie-Immunointervention - 2023-2024 | B2FG2-15_2023 | See course | |
| DFGSM2 S2 - Reins et voies urinaires - 2023-2024 | B2FG2-14_2023 | See course | |
| DFGSM2 S2 - Revêtement cutané - 2023-2024 | B3FG3-12_2023 | See course | |
| Data Management - M2 Miage Classique | DM - M2 Miage C_1 | See course | |
| Data Management - M2 MIAGE Apprentissage | DM - M2 MIAGE Ap_1 | See course | |
| Management des systèmes d'information - M1 MIAGE Classique | MSI - M1 MIAGE C | See course | |
| Introduction aux systèmes d'information - L3 MIAGE Classique | ISI-L3 MIAGE C | See course | |
| LFR_4N400_TP - FR4-B2-G1-S1 (S1 - 2024-25) | TPT_OCC_25421 | Objectifs culturels et linguistiques :
Contenu :
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| LFR_4N400_TP - FR4-B2-G1-S2 (S2 - 2024-25) | TPT_OCC_25422 | Objectifs culturels et linguistiques :
Contenu :
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| Droit financier européen | UPSAY_2023_960_UE_JD5U247 | RESUME COURS : | See course |
| Métabolisme 4.0 | UPSAY_2023_920_UE_A4UL360 | RESUME COURS : | See course |
| 1er conseil en infectieux | UPSAY_2023_920_UE_A4UL366 | RESUME COURS : | See course |
| Economie européenne et analyse de marché | UPSAY_2023_960_UE_JD5U244 | RESUME COURS : | See course |
| Génériques &biosimilaires | UPSAY_2023_920_UE_A4UL359 | RESUME COURS : | See course |
| Challenges dev vaccins | UPSAY_2023_920_UE_A4UL362 | RESUME COURS : | See course |
| Intelligence économique et stratégique | UPSAY_2023_960_UE_CM5U05 | RESUME COURS : | See course |
| Conduites dopantes | UPSAY_2023_920_UE_A4UL367 | Place du pharmacien dans la lutte contre les conduites dopantes et le dopage dans le sport RESUME COURS : | See course |
| Fiscalité & droit douanier européen | UPSAY_2023_960_UE_CD5U511 | RESUME COURS : | See course |
| Intelligence artificielle | UPSAY_2023_940_UE_O5IGA06 | RESUME COURS : L'Intelligence Artificielle (IA) s'intéresse à la définition de cadres formels permettant à un agent intelligent de résoudre des problèmes divers. Pour qu'un agent soit capable de s'adapter à de nouvelles situations, il est important qu'un tel cadre soit suffisamment général, afin pouvoir traiter une large palette de problèmes. Mais ce cadre doit aussi être suffisamment précis, pour que l'on puisse décrire et coder des méthodes et algorithmes permettant de résoudre les problèmes auxquels l'agent doit faire face. Ce cours présente un cadre générique, dans lequel un problème est formalisé sous la forme d'un CSP L'Intelligence Artificielle (IA) s'intéresse à la définition de cadres formels permettant à un agent intelligent de résoudre des problèmes divers. Pour qu'un agent soit capable de s'adapter à de nouvelles situations, il est important qu'un tel cadre soit suffisamment général, afin pouvoir traiter une large palette de problèmes. Mais ce cadre doit aussi être suffisamment précis, pour que l'on puisse décrire et coder des méthodes et algorithmes permettant de résoudre les problèmes auxquels l'agent doit faire face. Ce cours présente un cadre générique, dans lequel un problème est formalisé sous la forme d'un CSP (Constraint Satisfaction Problem), caractérisé par un ensemble de variables (les inconnues du problème), dont on cherche à déterminer la valeur parmi un ensemble de valeurs possibles (les domaines respectifs des variables) et de telle façon qu'un certain nombre de contraintes sur ces variables soient satisfaites. Le cours montre comment construire une telle formalisation et décrit des méthodes génériques permettant de résoudre des problèmes de ce type. Il montre comment les mettre en œuvre dans un solveur de contraintes et illustre l'utilisation de ce type d'outil pour résoudre des problèmes pratiques. Il décrit également comment de tels solveurs peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes d'optimisation sous contraintes pour l'informatique décisionnelle. , caractérisé par un ensemble de variables (les inconnues du problème), dont on cherche à déterminer la valeur parmi un ensemble de valeurs possibles (les domaines respectifs des variables) et de telle façon qu'un certain nombre de contraintes sur ces variables soient satisfaites. Le cours montre comment construire une telle formalisation et décrit des méthodes génériques permettant de résoudre des problèmes de ce type. Il montre comment les mettre en œuvre dans un solveur de contraintes et illustre l'utilisation de ce type d'outil pour résoudre des problèmes pratiques. Il décrit également comment de tels solveurs peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes d'optimisation sous contraintes pour l'informatique décisionnelle. | See course |
| Anglais | UPSAY_2023_960_UE_CD5UAN20 | RESUME COURS : | See course |
| Droit européen de la commande publique | UPSAY_2023_960_UE_JD5U246 | RESUME COURS : | See course |
| Gestion de projets informatiques | UPSAY_2023_940_UE_O4IGA09 | RESUME COURS : | See course |