Cours
39032 Cours
Nom complet | Nom abrégé | Résumé | |
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FL9BD03-02 - Deep Learning (with VAE et GAN) | TPT_UE_13643 | Deep learning |
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ECO_5IR27_PD - Régulation du numérique - EN3 | TPT_UE_12315 | Voir le cours | |
ECO_5IR28_PD - Numérique et contenus - EN4 | TPT_UE_12316 | Voir le cours | |
ECO_5IR29_PD - Communautés en ligne & production communautaire - I1 | TPT_UE_12317 | Voir le cours | |
ECO_5IR30_PD - Entrepreneuriat et création d'entreprises innovantes - I2 | TPT_UE_12318 | Voir le cours | |
M2-MN - Master 2 (MN) Multimedia Networking ( mention E3A, IP Paris) | TPT_UE_2777 | Master de l'Université Paris-Saclay, mention E3A (Electronique, énegie électronique, énergie électrique). Etablissement référent : Télécom ParisTech. Ce Master est en anglais. Les cours ont lieu à Télécom-ParisTech. Il est ouvert
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MOB_5M226_TP - Master 2 (MVA) Mathématiques, Vision, Apprentissage (Mention Mathématiques et applications, IP Paris) | TPT_UE_2779 | Master de l'Université Paris-Saclay, mention Mathématiques et applications Etablissement référent Ecole Normale Supérieure de Cachan Il est ouvert, au titre de la 3e année,
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MOB_5M228_EP - Master 2 (PIC) - Projet, Innovation, Conception (Mention Innovation, Entreprise et Société, IP Paris) | TPT_UE_2659 | Master de l'Université Paris-Saclay, Mention Innovation, Entreprise, Société Etablissement référent Ecole Polytechnique Ce Master est transverse, c'est à dire qu'il est ouvert, au titre de la 3e année, à tous les élèves, quelles que soient les filières validées en 2e année. Site du Master : http://masterpic.fr Site de l'école Polytechnique : https://www.polytechnique.edu/master-projet-innovation-conception Site de l'université Paris-Saclay : https://www.universite-paris-saclay.fr/fr/formation/master/m2-projet-innovation-conception-pic#presentation-m2 |
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MOB_5M231_TS - Master 2 (ROSP) Réseaux Optiques et Systèmes Photoniques (mention E3A, IP Paris) | TPT_UE_2778 | Master de l'Université Paris-Saclay, mention E3A (Electronique, Energie électronique, Energie électrique) Etablissement référent : Télécom Sud Paris Ce Master est ouvert , au titre de la 3e année, aux étudiants ayant validé une des filières suivantes :
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MN901 - Mise à niveau en probabilités, processus aléatoires et traitement du signal | TPT_UE_2263 | https://www.universite-paris-saclay.fr/fr/formation/master/m2-multimedia-networking-mn#programmes Professor in charge: Frédéric Lehmann, Associate professor, TELECOM SudParis Other instructors: Béatrice Pesquet-Popescu, Professor, TELECOM ParisTech |
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MN902 - Mise à niveau en réseaux | TPT_UE_2264 | Professor in charge: Véronique Vèque, Professor, Université Paris-Sud |
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MN903 - Mise à niveau en codage source | TPT_UE_2265 | Professor in charge: Marc Castella, Associate professor, TELECOM SudParis Other instructors: José Neto, Associate professor, TELECOM SudParis |
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MN904 - Mise à niveau en optimisation variable continue et discrète | TPT_UE_2266 | Professor in charge: Marc Castella, Associate professor, TELECOM SudParis Other instructor: José Neto, Associate professor, TELECOM SudParis |
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MN905 - Réseau de distribution de contenu : modélisation et performances | TPT_UE_2267 | https://www.universite-paris-saclay.fr/fr/formation/master/m2-multimedia-networking-mn#programmes Professor in charge: Lila Boukhatem, Associate professor, Université Paris-Sud Other instructors: Houda Labiod, Associate professor, TELECOM ParisTech Djamal Zeghlache, Professor, TELECOM SudParis Steven Martin, Professor, Université Paris-Sud |
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MN906 - Concepts de base pour la sécurité du contenu multimédia | TPT_UE_2268 | Professor in charge: Romain Alleaume, Associate professor, TELECOM ParisTech Other instructors: Claude Delpha, Associate Professor, Université Paris-Sud Bernadette Dorizzi, Professor, TELECOM SudParis Pierre Duhamel, Research director, CNRS Mihai Mitrea, Associate professoir, TELECOM SudParis |
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MN907 - Codage du contenu multimédia | TPT_UE_2269 | Professor in charge: Béatrice Pesquet-Popescu, Professor, TELECOM ParisTech Other instructors: Marco Cagnazzo, Associate professor, TELECOM ParisTech Titus Zaharia, Professor, TELECOM SudParis |
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MN908 - Mathématiques appliquées à la théorie de l'information et au codage source | TPT_UE_2581 | Professor in charge: Pablo Piantanida, Associate professor, Supélec |
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MN909 - Apprentissage profond pour le contenu multimédia | TPT_UE_2585 | Professor in charge: Michel Kieffer, Professor, Université Paris-Sud Other instructors: Jérémie Jakubowicz, Associate professor, TELECOM SudParis |
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MN910 - Techniques avancées pour le codage du contenu multi-média | TPT_UE_2582 | Responsable: Marco Cagnazzo, Professeur, Telecom Paris |
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MN911 - Méthodes avancées pour la sécurité du contenu multimédia | TPT_UE_2584 | Professor in charge: Romain Alleaume, Associate professor, TELECOM ParisTech Other instructors: Claude Delpha, Associate Professor, Université Paris-Sud Bernadette Dorizzi, Professor, TELECOM SudParis Pierre Duhamel, Research director, CNRS Mihai Mitrea, Associate professoir, TELECOM SudParis |
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MN912 - Transport des flux multimédias : principes, protocoles et techniques avancées | TPT_UE_2583 | Professor in charge
Jean Le Feuvre, Directeur d'Etudes, Telecom Paris
Overview
Audiovisual traffic represents 80% of the global IP traffic, and is still continuously growing.
This class explains the common principles behind all technologies used for audiovisual transport, reviews the core technologies of today and tomorrow's video distribution (TV broadcast, real-time communication and general internet delivery) and optimization strategies used for lossy and lossless transmission.
The main topics are:
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MN913 - Apprentissage renforcé pour les applications multimédia | TPT_UE_2586 | Professor in charge: Djamal Zeghlache, Professor, TELECOM SudParis Other instructors: Marios Kountouris, Assistant professor, Supélec José Neto, Assistant professor, TELECOM SudParis |
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MN914 - Projet commun et Séminaires | TPT_UE_2589 | Voir le cours | |
MN915 - Apprentissage Multimédia (Seminaires) | TPT_UE_2590 | Les approches fondées sur l'apprentissage approfondi ont récemment surpassé les techniques existantes dans un certain nombre d'applications multimédias et de traitement du signal. La disponibilité de grands ensembles de données annotées, de GPU puissants mais abordables et de nouvelles techniques d'optimisation sont au cœur de cette révolution. Le cours portera sur des sujets tels que les réseaux neuronaux convolutifs, récurrents et antagonistes, les procédures de formation relatives et les cadres existants pour l'apprentissage profond. Le cours se concentrera en particulier sur l'application de ces technologies à des problèmes tels que la classification d'images, la segmentation d'objets, la compréhension de la parole et la compression vidéo. |
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MN916 - Joint projects | TPT_UE_13583 | Voir le cours | |
APM_5MV01_TP - Introduction à l'imagerie numérique | TPT_UE_2573 | Cette UE est rattachée au Master 2 MVA (Mathématiques, vision, apprentissage, UPSA Mention Mathématiques et applications) Pour en savoir plus : http://www.math.ens-cachan.fr/version-francaise/formations/master-mva/contenus-/introduction-a-l-imagerie-numerique-222029.kjsp?RH=1242430202531 Le premier objectif de ce cours est de familiariser les étudiants avec les images numériques. En particulier, le cours présentera les grands principes de la formation et de l'acquisition des images numériques (capteurs, échantillonnage, quantification, dynamique, bruit), les ingrédients principaux de la structure des images (radiométrie, couleur, géométrie, texture, artefacts d'acquisition), tout en s'attachant à donner une connaissance des outils les plus classiques de l'amélioration ou de l'analyse des images. Le deuxième objectif est de confronter dans une approche thématique divers outils mathématiques approfondis par ailleurs dans le master (Ondelettes, EDP, approches variationnelles, approches stochastiques, etc.). Le cours sera aussi souvent que possible illustré par des exemples d'applications issus des domaines de la photographie numérique grand public, de l'imagerie médicale ou de l'imagerie aérienne. Prérequis : Bases de probabilité, de statistique et d'analyse de Fourier ; bases de traitement du signal. |
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APM_5MV02_PS - Computational Statistics | TPT_UE_2574 | Cette UE est rattachée au Master 2 MVA (Mathématiques, vision, apprentissage, UPSA Mention Mathématiques et applications) et est utilisée aussi dans d'autres M2 comme Data Science Pour en savoir plus : http://www.math.ens-cachan.fr/version-francaise/formations/master-mva/contenus-/computational-statistics-223046.kjsp?RH=1242430202531 et https://mvamcmc.wordpress.com/ Intervenants : Gersende Fort (Télécom ParisTech), Eric Moulines, Jean-Baptiste Shiratti (Polytechnique) A recent survey places the Metropolis algorithm among the ten algorithms that have had the greatest inuence on the development and practice of science and engineering in the 20th century (Beichl & Sullivan, 2000). This algorithm is an instance of a large class of sampling algorithms, known as Markov chain Monte Carlo (MCMC). These algorithms have played a signicant role in statistics, signal and image processing, physics and computer science over the last two decades. There are several high-dimensional problems for which MCMC simulation is the only known general approach for providing a solution within a reasonable time. In this course, we present an overview of the MCMC techniques. We first introduce the basic algorithms (Hastings-Metropolis, Gibbs sampling) with examples to image processing and machine learning. We then cover some basic elements of stability and convergence of Markov chains, with applications to the convergence of MCMC. At the end of the course, several "hot" topics in MCMC simulation will be covered. |
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MVA903 - Optimization and features of optimal solutions. Applications in imaging. | TPT_UE_2548 | (30 heures, 5 ECTS) (resp. Saïd Ladjal, cours le Mercredi après midi à l'ENS Cachan) http://www.math.ens-cachan.fr/version-francaise/formations/master-mva/contenus-/optimization-and-features-of-optimal-solutions-applications-in-imaging--164654.kjsp?RH=1242430202531#KLINK Course objective : Understanding the practical and theoretical aspects of optimization methods. Intervenants : Mila Nikolova (cours théoriques) et Saïd Ladjal (Travaux pratiques sur ordinateur)
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APM_5MV09_TP - Audio signal analysis, indexing and transformation | TPT_UE_2733 | Voir le cours | |
APM_5MV19_PS - Remote sensing data: from sensor to large-scale geospatial data exploitation | TPT_UE_12258 | Voir le cours |