Cours

Nouveau filtre
Nouveau filtre

39017 Cours

Nom complet Nom abrégé Résumé
🌍 Cours 4 – Innover à l’Université Paris-Saclay 2024_Cours 4 : INNO 4

📌 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.

 


Voir le cours
Cours 5 : INNO 5 2024_Cours 5 : INNO 5 Voir le cours
Cours 6 : INNO 6 2024_Cours 6 : INNO 6 Voir le cours
Protéines recombinantes 2024_Protéines recombinantes_1 RESUME COURS : Voir le cours
Signaux et systèmes linéaires - L3E3A - UE305 SSL-305

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

Voir le cours
Stage MT2E UEVE2425M_Stage MT2E Voir le cours
GEA1-FI - R4.01 - Environnement économique international copie 1 GEA1-FI - R4.01 - Environnement économique international_1 Voir le cours
Voeux d'orientation en BUT3 TC 2025-2026 Voeux_TC_BUT3_25-26 Voir le cours
SAE transition écologique Comptabilité carbone SAE Compta carbone

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

Voir le cours
Expression, communication et culture générale 6 2024_expression, communication et culture générale 6 Voir le cours
La paramécie, nouveau modèle d'étude des ciliopathies humaines par ARN interférence 2024_La paramécie, nouveau modèle d'étude des ciliopathies humaines par ARN interférence Voir le cours
ACS - Certification Architecture en Cybersécurité TPT_UE_27734 Voir le cours
FFCNCERCERXIO34 - Les techniques de géolocalisation TPT_UE_27737 Voir le cours
DFASM1 ECOS 29 avril 2025 ECOS_29_avril_2025 Voir le cours
2025 - ET3 Polytech Interaction Humain-Machine 2025_2025 - ET3 Polytech Interaction Humain-Machine Voir le cours
Inclusion 2025_inclusion Voir le cours
Bases de l'Informatique Industrielle 2024_Bases de l'Informatique Industrielle_1

Langage C avancé pour l'Informatique Industrielle

Voir le cours
BAS SIRA 2024_BAS_Sira Voir le cours
Sensibilisation à l'IA - Enseignant APT_SensIA_En Voir le cours
Sensibilisation à l'IA - Etudiant APT_SensIA_Etu Voir le cours
IA719 - Image Generation TPT_UE_24802

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).

Voir le cours
IA719 - Image Generation (S2-P4 - 2024-25) TPT_OCC_28752

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).

Voir le cours
FFCNCERCERXDC02 - Principes de communications numériques TPT_UE_27748 Voir le cours
FFCNCERCERXDM02 - Interface radiofréquence des systèmes de télécommunications mobiles TPT_UE_27750 Voir le cours
FFCNCERCERXDM06 - Systèmes de communication sans-fil : Chaîne de transmission TPT_UE_27749 Voir le cours
UE97 Grandes pathologies/cas cliniques copie 1 UE97_1 RESUME COURS : Voir le cours
UE PHBMR 3ème Année UE PHBMR 24-25 Voir le cours
Module e-learning - Accessibilité numérique module_accessibilite_numerique

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.

Voir le cours
FP9OT56PA-Soutenance - Soutenances DTSI TPT_UE_22013 Voir le cours
Expression, communication et culture générale 4 2024_expression, communication et culture générale 4 Voir le cours