Traitement d'image

• Contribution au profil d'enseignement

• Analyser une situation suivant une méthode de recherche scientifique

  Transposer les résultats des concepts à la problématique ou situation traitée Argumenter les choix proposés

  Innover, concevoir ou améliorer un système

  Concevoir des procédures et des dispositifs Modéliser, dimensionner des systèmes

  Gérer les systèmes complexes, les ressources techniques et financières

  Evaluer les processus et les résultats

  Utiliser des procédures et des outils

  Exploiter les outils appropriés afin de résoudre une tâche spécifique Effectuer des paramétrages, des réglages

• Acquis d'apprentissage spécifiques sanctionnés par l'évaluation

Maîtriser les notions de traitement du signal 1D et les applications à la transmission du signal

Maîtriser les notions et les techniques de base du traitement d'images

Découvrir les notions de machine learning, maîtriser les concepts de bases et les applications des réseaux de neurones

• Objectifs

• 1ère partie : Traitement du signal 1D et 2D

  • définir et expliquer la notion de signal 1D, et en réaliser une classification (analogique, numérique, etc).
  • définir et expliquer la notion de signal 2D (ou image), et décrire les différentes représentations d’une image.
  • expliquer les techniques et utiliser les outils de bases du traitement du signal 1D et 2D (transformée de Fourier, séries de Fourier, convolution, filtrage linéaire et non linéaire, etc).
  • définir et décrire les techniques de communication de base (modulations analogiques) et définir la notion de transmission numérique.
  • créer une application informatique de traitement du signal ou d’images, basée sur une librairie existante ou créée par soi-même.
  • résoudre, par le développement d’une application informatique, les problèmes élémentaires rencontrés en traitement d’images, et choisir la ou les technique(s) appropriée(s).

   

  2ème partie : Introduction aux réseaux de neurones

  • découvrir le domaine du machine learning et ses applications
  • comprendre le fonctionnement d'un réseau de neurones mono et multicouches
  • comprendre le mécanisme et les paramètres d'apprentissage d'un réseau de neurones
  • concevoir et implémenter les algorithmes de base d'un réseau de neurones sur des petites applications

• Contenus

• Texte trop volumineux pour être consulté

• Méthodes d'enseignement et d'apprentissage

• Cours ex-cathedra
• Travaux de laboratoires

• Evaluation

• Traitement du signal 1D et 2D - introduction aux réseaux de neurones

  Examen Ecrit Examen Oral

• Langue(s) de l'unité d'enseignement

• Français

• Supports de cours au format papier

• Wagner Jean-Marc,	"Introduction aux réseaux de neurones artificiels "
  Wagner Jean-Marc,	"Traitement du signal 1D et 2D "

• Autres supports de cours

• Aucun autre support défini