Hervé CARFANTAN
herve.carfantan@irap.omp.eu
05 61 33 28 66
signaux • images • systèmes • échantillonnage • couleurs • fréquences • bruit • intelligence artificielle • régression • prédiction • apprentissage supervisé ou non supervisé • sélection et validation de modèles • géomatique • référentiel géographique • bases de données
Objectifs d’apprentissage
Maîtriser les outils de base pour l’analyse, le traitement et la gestion des données, plus particulièrement en ce qui concerne :
- l’acquisition, le traitement et l’analyse des signaux et des images
- l’apprentissage statistique
- les bases de données et les systèmes d’information géographiques (SIG)
Prérequis
- Connaissance de bases en mathématiques pour la représentation fréquentielle des signaux et systèmes (transformée de Fourier) et en probabilités et statistiques
- Connaissances de base en programmation (R du CRAN ou python, Matlab)
Description synthétique des enseignements
Le cours d’introductions au traitement du signal et des images vise à présenter les concepts servant de base à la compréhension de l’acquisition, du traitement et de l’analyse des signaux et images numériques.
Le cours d’introduction à l’apprentissage Machine (Machine Learning, au sens de la capacité des algorithmes à extraire des connaissances à partir des données) vies à développer les compétences pour définir un dispositif d’apprentissage machine, évaluer la qualité d’un modèle prédictif, comparer des modèles et les implémenter en utilisant Python.
Le cours d’introduction aux systèmes d’Information géographique expose les fondements théoriques indispensables à l’utilisation des systèmes d’information géographique en présentant de manière simple les modèles vecteur et raster, les standards OGC, le SQL spatial.
Les enseignements s’articulent autour de modules théoriques et d’exercices d’application.