Parcous Image et Multimédia S8

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Un semestre de 12 séances interactives et hebdomadaires. Structurer et présenter une communication scientifique ou technique claire, cohérente et adaptée au public visé. Décrire, analyser et interpréter en anglais des données chiffrées, des représentations graphiques et des résultats techniques. Rédiger en anglais technique des descriptions de processus, de méthodes et de systèmes en respectant les conventions du registre professionnel et scientifique. Appliquer les principes d’intégrité académique ainsi que les normes de communication professionnelle dans les productions écrites et orales. L’évaluation comprend des présentations orales, individuelles et collectives, de nature scientifique ou technique, permettant d’apprécier la clarté du propos, la structuration du discours et l’efficacité de la communication. Elle inclut également une évaluation écrite individuelle portant sur la rédaction technique — description de processus, de données ou de systèmes — afin d’évaluer la précision, la cohérence et la maîtrise du registre professionnel et scientifique.

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Un semestre de 12 séances interactives et hebdomadaires. Développement des compétences en communication professionnelle, incluant l’interaction orale, la rédaction de documents professionnels, la compréhension de supports authentiques, ainsi que l’autonomie, l’esprit critique et les compétences interculturelles. Évaluation par niveau basée sur des productions écrites, des prestations orales individuelles ou en groupe, et une évaluation continue de l’attitude et de la participation en classe.

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Pour une EPS inclusive, adaptée et motivante, l'étudiant pourra

-choisir les activités supports parmi une vingtaine, dans des modes de pratiques variées : développement personnel, activité de découverte, activité projet,  activité artistique, activités compétitives, 

-renforcer les compétences psychosociales, en multipliant les situations collectives et d'interactions sociales (coopération, intelligence collective, s'engager dans différents rôles sociaux)

-se tester et se responsabiliser au regard de son "Score santé" personnel

-apprendre en situation expérientielle.

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Un semestre de 12 séances interactives et hebdomadaires, structuré en deux modules, visant le développement de compétences transversales liées à la posture professionnelle, à la connaissance de soi et à l’enrichissement du e-portfolio numérique. Élaboré avec des enseignants experts issus des écoles partenaires, cet enseignement est complété par des ateliers CV/entretien professionnel et des conférences métiers animées par des professionnels et partenaires industriels, afin d’élargir la compréhension des environnements de travail.

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Une initiation à l'entrepreneuriat est proposée à tous les étudiants au cours du semestre 5, dans le cadre des semaines CMS consacrées au développement de carrière, sous la forme d'une journée d'initiation aux compétences entrepreneuriales créatives organisée en collaboration avec la formation à l'entrepreneuriat Ecrin de l'université de Toulouse. La formation EO comprend des sessions spécialisées sur des thèmes liés à l'entrepreneuriat et la participation à des événements sur l'entrepreneuriat proposés par différents acteurs.

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À la fin du module Finance, les étudiant.e.s auront : 

• identifié les principes fondamentaux de la finance d'entreprise
• analysé les raisons qui sous-tendent les principales décisions financières des entreprises et 
• acquis une meilleure compréhension de ce qui constitue la mentalité de la finance d'entreprise. 

À la fin du module Stratégie, les étudiant.e.s auront :

• exploré la boîte à outils stratégique pour les managers
• identifié et appliqué les principaux outils stratégiques 
• appliqué les outils stratégiques à des cas concrets.

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Mise en pratique et en contexte des connaissances en programmation concurrente,
intergiciels et bases de données. Plus précisément :
* pratique et  patrons de conception de la programmation concurrente à grain fin
* conception d'applications Web dynamique
* conception d'applications réparties
* connaissance des modèles de données
* théorie et pratique de la modélisation des données

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Ce cours présente le modelé de programmation
parallèle OpenMP pour calculateurs parallèles à mémoire partagée
tels que des multicoeurs. Le cours ce compose de deux cours
magistraux et deux travaux pratiques. Dans les cours magistraux
nous étudierons des concepts de base de la programmation parallèle
à mémoire partagé et nous présenterons un sous-ensemble des
fonctionnalités du modèle OpenMP comme les sections parallèles, le
parallélisme de boucle, les réductions, les tâches (avec
dépendances), les verrous. Les travaux pratiques nous permettront
de mettre en oeuvre ces fonctionnalités sur un code de calcul.

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- les formats et protocoles du web
- les pages web dynamiques (servlets, JSP)
- l'architecture MVC séparant front-end et back-end (MVC, Spring)
- les couches de persistance (JDBC, JPA)
- les frameworks JavaScript (JQuery, Angular, React)

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Le cours propose une introduction structurée aux bases de données, en articulant les aspects conceptuels, logiques et opérationnels. Il débute par la définition des bases de données comme ensembles de données persistantes représentant le monde réel, et introduit l’architecture ANSI à trois niveaux (interne, logique, externe), qui permet de comprendre les mécanismes d’abstraction et de partage des données .

La modélisation conceptuelle est abordée à travers le modèle entité-association, mettant en évidence les notions d’entité, d’attribut, d’identifiant et d’association, ainsi que les contraintes de cardinalité. Cette étape prépare la transition vers le modèle relationnel, dans lequel les données sont représentées sous forme de relations (tables) constituées d’attributs atomiques et d’ensembles de tuples .

Le cours introduit ensuite l’algèbre relationnelle comme fondement théorique des langages de requêtes, en détaillant les opérateurs essentiels tels que la projection, la sélection, les opérateurs ensemblistes et la jointure, en insistant sur leur coût et leur rôle dans l’optimisation des requêtes .

Une partie importante est consacrée au langage SQL, couvrant à la fois :

• la définition des données (CREATE TABLE, contraintes, vues),
• la manipulation des données (INSERT, UPDATE, DELETE, transactions),
• et l’interrogation (SELECT, jointures, agrégations, sous-requêtes) .

Enfin, le cours traite des problématiques de qualité des données à travers la normalisation. Les notions de dépendances fonctionnelles, de clés, et de formes normales (notamment FNBC et 4FN) sont introduites afin de concevoir des schémas sans redondance et sans anomalies de mise à jour . Les dépendances multivaluées et les principes de décomposition sans perte d’information complètent cette approche .

L’ensemble est illustré par des exemples concrets et des exercices, permettant aux étudiants de passer de la modélisation abstraite à l’implémentation pratique.

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• Travail en équipe de 4 étudiants
• Choix libre de l'application à concevoir dans le cadre d'une thématique imposée. 
• Contraintes imposées : Back-end spring boot, architecture MVC.

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Cette UE s'articule en 4 parties :
PARTIE 1 - Modèles graphiques probabilistes.
PARTIE 2 - Méthodes variationnelles.
PARTIE 3 - Transformations (Fourier, etc.).
PARTIE 4 - Analyse de signaux sonores.

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Ce module vise à familiariser les étudiants avec la lecture, la compréhension critique et l'implémentation de travaux de recherche en traitement d'image. Les étudiants, organisés en petits groupes, choisissent un article scientifique parmi une liste de propositions et en réalisent une implémentation complète et reproductible.
À partir de ce travail, ils développent une méthodologie rigoureuse pour analyser les performances d'un algorithme, en s'appuyant sur des jeux de données publics, des comparaisons quantitatives et qualitatives, ainsi que sur des métriques appropriées issues de la littérature.

L'objectif central est de permettre aux étudiants de passer du rôle de lecteur à celui de praticien, en apprenant à reconstruire une méthode, à comprendre ses choix conceptuels, à identifier ses limites et à positionner les résultats obtenus par rapport à d'autres approches.

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1) Espaces courants : L^2, L^p

2)  Espaces de Sobolev, théorème de trace

3) Mise sous forma variationelle d'un problème

4) Principe de la méthode des éléments finis

5) Convergence des méthodes

6) Optimisation en dimension infinie

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1. Introduction à la modélisation géométrique

   • Présentation des différentes techniques de modélisation géométrique 3D.
   • Importance et motivation pour l'étude des modèles 3D.

2. Espaces de points

   • Compréhension des points comme éléments de base des courbes, surfaces et volumes.
   • Structure algébrique des points.
   • Introduction aux modèles discrets définis par des ensembles de points 3D [ModelGeom-14.pdf].

3. Modèles paramétriques - Surfaces

   • Bases de la géométrie différentielle.
   • Courbes et surfaces en modélisation paramétrique.

4. Modèles discrets - Nuages de points

   • Systèmes de particules et modèles basés sur les points.
   • Techniques de rendu utilisant des splats, ellipses et mélanges gaussiens [ModelGeom-14.pdf].
   • Analyse des nuages de points : MLS (moindres carrés mobiles) et APPS (surfaces d'ensemble de points algébriques).

5. Maillages

   • Maillages de surface et maillages volumiques.
   • Maillages tétraédriques et hexaédriques pour les simulations.

6. Modèles basés sur les points

   • Avantages et applications des modèles basés sur les points.
   • Modélisation d'objets flous comme le feu, la fumée et les nuages [ModelGeom-14.pdf].

7. Exercices pratiques et projets

   • Développement de logiciels permettant aux artistes de créer des objets 3D de manière interactive.
   • Choix des représentations géométriques et structures de données appropriées.

• Labs et Projets :
  • 3 labs
  • 1 projet

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1) Espaces courants : L^2, L^p

2)  Espaces de Sobolev, théorème de trace

3) Mise sous forma variationelle d'un problème

4) Principe de la méthode des éléments finis

5) Convergence des méthodes

6) Optimisation en dimension infinie

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1. Introduction à la modélisation géométrique

   • Présentation des différentes techniques de modélisation géométrique 3D.
   • Importance et motivation pour l'étude des modèles 3D.

2. Espaces de points

   • Compréhension des points comme éléments de base des courbes, surfaces et volumes.
   • Structure algébrique des points.
   • Introduction aux modèles discrets définis par des ensembles de points 3D [ModelGeom-14.pdf].

3. Modèles paramétriques - Surfaces

   • Bases de la géométrie différentielle.
   • Courbes et surfaces en modélisation paramétrique.

4. Modèles discrets - Nuages de points

   • Systèmes de particules et modèles basés sur les points.
   • Techniques de rendu utilisant des splats, ellipses et mélanges gaussiens [ModelGeom-14.pdf].
   • Analyse des nuages de points : MLS (moindres carrés mobiles) et APPS (surfaces d'ensemble de points algébriques).

5. Maillages

   • Maillages de surface et maillages volumiques.
   • Maillages tétraédriques et hexaédriques pour les simulations.

6. Modèles basés sur les points

   • Avantages et applications des modèles basés sur les points.
   • Modélisation d'objets flous comme le feu, la fumée et les nuages [ModelGeom-14.pdf].

7. Exercices pratiques et projets

   • Développement de logiciels permettant aux artistes de créer des objets 3D de manière interactive.
   • Choix des représentations géométriques et structures de données appropriées.

• Labs et Projets :
  • 3 labs
  • 1 projet

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Dans cette demi-UE, un bref rappel des notions de base de l'apprentissage supervisé sera tout d'abord effectué. Puis nous introduirons les réseaux de neurones et les fonctions d'activation. Nous expliquerons comment entraîner les réseaux de neurones par descente de gradient, en introduisant les fonctions de coût et l'algorithme de rétro-propagation du gradient.

Dans un second temps, nous introduirons les réseaux de neurones convolutifs, ainsi que leurs applications en traitement d'image. Enfin nous détaillerons des architectures convolutives avancées de l'état de l'art.
Le cours s'accompagne de TPs (7 au total) d'illustration et de mise en pratique des notions de cours. Après un TP sur la classification binaire et un second TP sur la régression, les 5 TP restants détaillent des problèmes de traitement d'image (classification d'image, estimation de posture, détection d'objet) et différentes méthodes de résolution de ces problèmes.  

Enfin, les étudiants doivent mettre à profit les notions vues en cours dans un projet de classification d'image qu'ils auront eux-mêmes choisi, et pour lequel ils doivent constituer leur base de données d'apprentissage.

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Ce cours propose une introduction aux principes fondamentaux et à la pratique de l'**informatique graphique (computer graphics)**, avec un accent particulier sur la compréhension du pipeline de rendu et de ses différentes étapes. Le cours combine une présentation théorique synthétique avec un important volet pratique en travaux dirigés et travaux pratiques.

La partie cours introduit les concepts essentiels de la synthèse d'images, notamment le pipeline graphique, la rasterisation, la gestion de la visibilité, les modèles d'illumination et de réflexion, les techniques de shading, le placage de textures, ainsi qu'une introduction au lancer de rayons (ray tracing).

La partie pratique est organisée en plusieurs séances de laboratoire. Dans un premier temps, les étudiants développent un **rendu logiciel minimal en Java**, en implémentant les principales étapes du pipeline graphique (tracé de segments, remplissage de polygones, suppression des surfaces cachées, illumination de base). Dans un second temps, les étudiants utilisent un **rendu classique basé sur OpenGL**, afin d'apprendre à gérer les transformations géométriques, les projections, l'éclairage et différentes techniques de rendu au sein d'une API graphique standard.

L'approche pédagogique vise à combiner une compréhension approfondie des fondements de l'informatique graphique avec une expérience pratique des outils et techniques de rendu couramment utilisés.

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