Abschnittsübersicht

  • Département ou équipe pédagogique porteur de la TAF : Les départements Signal & Communications et Image et Traitement de l’Information du site de Brest. 

    Référents : 

    Lucas Drumetz (lucas.frumetz@imt-atlantique.fr)

    Elsa Dupraz (elsa.dupraz@imt-atlantique.fr)

    Carlos Granero Belinchon (carlos.granero-belinchon)

    Dominique Pastor (dominique.pastor@imt-atlantique.fr)

     

    Organisation de la TAF : 

    • Les UEs cœurs sont enseignées en anglais.
    • Les supports de cours des UEs électives seront en anglais mais les cours pourront être donnés en français.
    • Répartition des 8 UE : 3 UE Cœur – 4 électives (max) + 1 libre (min)
    • L’UE « Finance de marché » est pré-requise pour l’UE « Gestion de portefeuille » dans la coloration « Finance »
      • Combinaison envisagée avec les TAFs :
      • Data Science 
      • Ingénierie des systèmes de communication
      • Cybersécurité
      • Observation & perception de l’environnement : du capteur à l’information
      • Healthcare Engineering
      • Systèmes embarqués et Hétérogènes
      • Automatique et Systèmes Cyber-Physiques
      • Robotique et Interactions
      • Plateformes numériques : technologies et marchés

                        

    Liste des UE cœur 

    • UEc1 : Introduction to Machine Learning (Slot A)
    • UEc2 : Stochastic modelling and analysis (Slot B)
    • UEc3 : Numerical methods (Slot C)

     

    Liste des UE électives :

    Parcours Statistical Modelling & Learning :

    • UEe1: Stochastic Dynamic Models (commune avec le parcours Finance) (Slot E)
    • UEe2: Inférence dans les Réseaux (Slot E)
    • UEe3: Statistical Learning & Sparse Representations (Slot F)
    • UEe4: Markov Chains & Applications (Slot G)
    • UEe5: Projects on Recent Advances in Machine Learning (Slots H et K)

     

    Parcours Finance:

    • UEe6 : Finance de marché (Slot D)
    • UEe7: Finance empirique (Slot F)
    • UEe8: Gestion de portefeuille/Algorithmes de trading (Slot G)
    • UEe9: Advanced C++ Programming: from relevant design to efficient implementation (Slot H)

     

    Parcours Image & Apprentissage :

    • UEe10: Deep learning (Slot D)
    • UEe11: Big Data & Cloud Computing (en commun avec TAF B5) (Slot E)
    • UEe12: Computationel imaging (Slot F)
    • UEe13: Computer vision (Slot G)

     

    UE électives complémentaires :

    • UEl1: Théorie des jeux et modélisation multi-agents (UE référencée dans la TAF 5B) (Slot K)
    • UEl2: Déploiement de cas d’usage de fouille de données (UE référencée dans la TAF 5B) (Slot F)
    • UEl3: Introduction à l’Intelligence Artificielle (UE Référencée dans la TAF 5B) (Slot H et J)