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39035 Cours

Nom complet Nom abrégé Résumé
1AMapp-AA-Accompagnement des apprentis_2021-22 APT_4222_1AMapp_AA_2021_22 Cette UE spécifique vise à atteindre plusieurs objectifs :-       consolider certains enseignements-       partager les expériences vécues en entreprise.analyser  les compétences acquises à l’école et en entreprise et traduction en termes de bilan de compétences. Voir le cours
BUT1 R 2.2 - Dimensionnement des structures S2 UEVE2122_M2GP008 Voir le cours
Echange étudiants Passerelle Etupass Voir le cours
OLCH372 Réactivité et Mécanismes réactionnels UPSAY_2021_940_UE_OLCH372 RESUME COURS : Voir le cours
MEC_4MS13_TA - Matériaux énergétiques (S2-2A - 2024-25) ENSTA_OCC_7828 Voir le cours
MEC_4MF10_TA - Introduction aux méthodes Lattice Boltzmann (S2-2A - 2024-25) ENSTA_OCC_3394

Depuis une vingtaine d’année la méthode de Boltzmann sur Réseau (ou LBM pour Lattice Boltzmann Method) a fait ses preuves dans le domaine de la simulation numérique et a vue de nouveaux acteurs industriels émerger dans le secteurs des logiciels de calcul. Cette technique basée sur des approches différentes des méthodes Navier-Stokes classiques de type volumes finis ou éléments finis a montré qu’elle était en très bonne adéquation avec les technologies de calcul actuelles et a montré des performances particulièrement intéressantes dans le secteur de l’aérodynamique instationnaire basse vitesse et de l’aéroacoustique. Dès lors, il devient capital pour les futurs ingénieurs de connaître les éléments importants qui caractérisent ces approches afin de mieux répondre aux besoins de plus en plus complexes des calculs de demain.
L’objet de ce cours est donc de comprendre les éléments théoriques qui distinguent cette approche des méthodes classiques et ce qui en fait aujourd’hui un outil incontournable dans le paysage des méthodes numériques utilisées industriellement.
Le cours est découpé en séances théoriques et en séances pratiques sous la forme de TP numériques en python destinés à bien comprendre les articulations de la méthode, ses points forts et ses limitations.

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2021 M2DFE - Fluides Compressibles Numériques 2021M_M2DFE- FCN Voir le cours
G.ESCOT TD6 LV1 GEA2 copie 1 G.ESCOT TD6 LV1_1 Voir le cours
LDD2 STAPS SPI Anglais STAPS 2 Anglais



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Knowledge discovery in Graph Data - M2DS KGInGraphs

This course is about knowledge discovery in graphs intended for students in the data science track. 


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FC9BD10 - Traitement automatique du langage naturel (NLP) et des données textuelles (text-mining) TPT_UE_17401 Voir le cours
FC9BD14 - Intelligence Artificielle : Attentes économiques et défis scientifiques TPT_UE_15359 Voir le cours
DU Analyse bioinformatique interprétation clinico-biologique UPSAY_2021_920_ANNEE_ADUBIO-900-ADUBIO-900 RESUME COURS : Voir le cours
FC9TR07 - Mobilité intelligente pour la ville TPT_UE_17402 Voir le cours
FL9BD04-05 - Apprentissage non supervisé et applications TPT_UE_17407 Voir le cours
FL9BD04-06 - Apprentissage profond TPT_UE_17408 Voir le cours
FL9BD04-07 - Visualisation de données TPT_UE_17409 Voir le cours
FL9BD04-08 - Cloud Computing et infrastructures Big Data TPT_UE_17410 Voir le cours
FL9BD04-09 - Gestion de projet Data et IA TPT_UE_17411 Voir le cours
FL9BD04-10 - Stratégie Data (Elearning) TPT_UE_17412 Voir le cours
FL9BD04-11 - Soutenances des projets TPT_UE_19423 Voir le cours
FL9BD04-03 - Fondamentaux de l’IA et du Machine Learning TPT_UE_17405 Voir le cours
FL9BD04-04 - Apprentissage supervisé et applications TPT_UE_17406 Voir le cours
test test_005 Voir le cours
Mon_BioGET_SIG-Cours en ligne SIG (UE supplémentaire)_2021-2022 APT_20305_Mon_BioGET_SIG_2021-2022 Initiation aux SIG pour des écologues Voir le cours
CSC_5DS17_TP - Multimodal Dialogue TPT_UE_17281

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Nuclear Materials - 2021-2022 2021-2022 -Nuclear Materials Voir le cours
FE9OC61 - Mesure de trafic réseau TPT_UE_17415 Voir le cours
2022_PILOTE TEV_2022_Pilote Voir le cours
Microscopy, Spectroscopy and Diffraction - M2 QLMN M2QLMN-MicroSpectroDiff

The goal of this course is to provide the student with a basic understanding of a set of microscopic, spectroscopic and diffraction techniques, particularly suited for nanoscience and condensed matter physics. Some of the different techniques to be explored include:

--scanning tunneling microscopy (STM)

--atomic force microscopy (AFM)

--transmission electron microscopy (TEM)

--scanning electron microscopy (SEM)

--electron energy loss spectroscopy (EELS)

--X-ray diffraction

--X-ray absorption

--angle-resolved photoemission spectroscopy (ARPES)

--X-ray magnetic circular dichroism (XMCD)


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