Parcors Systèmes Logiciels S8

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1 semestre de 12 séances interactives et hebdomadaires.

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Développer ses compétences en communication professionnelle en effectuant des tâches de communication courantes, écrites et orales, en langues étrangères autre que l'anglais.

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Les cours d'éducation physique et sportive sont répartis sur 4 semestres et comprennent 80 heures de formation en présentiel au maximum. Ils sont organisés par le département d'éducation physique et sportive de l'INP (Département d'Éducation Physique et Sportive, DEPS-INP), qui propose également  la participation à de nombreux tournois et événements universitaires. Il existe une association sportive étudiante dynamique qui propose un large éventail d'activités tout au long de l'année scolaire. 

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M1 Leadership 1 : Gestion des conflits    

Session 1 : Introduction à la gestion des conflits 
Session 2 : Processus de gestion de la communication 
Session 3 : Négociations 
Session 4 : Conflits entre cultures 1 
Session 5 : Conflits entre cultures 2 
Session 6 : Jeux de rôles.

M1 Leadership 2 : Jeu d'entreprise en comptabilité managériale  

A l'issue du module, les étudiants auront : 

● s'être familiarisés avec un certain nombre de concepts clés de l'entreprise (recrutement/RH, 
gestion/finance, marketing/communication, etc ;)
● ont travaillé en équipe et en tant que leaders pour prendre des décisions commerciales stratégiques complexes 
en respectant les contraintes, les délais, les objectifs, etc ;
● mesuré l'impact de leurs décisions sur les performances de l'entreprise.

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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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Dans la première partie, le problème de la modélisation, spécification et validation de systèmes, en particulier concurrents, est étudié. Les systèmes de transitions sont utilisés comme outil de base de modélisation. Les logiques temporelles linéaire (LTL) et arborescente (CTL) permettent de spécifier les propriétés de sûreté, vivacité et équité de tels systèmes. La seconde partie aborde la conception et expérimentation des technologies principales d'analyse statique et dynamique : approche déductive, vérification de modèles, interprétation abstraite, génération de tests, analyse de sûreté.

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La matière est composée de 5 cours magistraux, 5 TD et 5 TP. La matière est évaluée par un examen écrit. Les concepts abordés sont :
- Systèmes de transitions. Traces et exécutions.
- Notion d'équité des exécutions.
- Spécification en logique(s) temporelle(s). Linear Temporal Logic et Computational Tree Logic.
- Introduction aux techniques de vérification de modèles.

Contenu détaillé des séances :
C1 : Définition des systèmes de transitions
C2 : Notion d'équité
C3 : LTL
C4 : CTL
C5 : Vérification par model checking de CTL et LTL + Démonstraion TLAPS
CTD1 et CTD2 : TLA+ actions
CTD3 : TLA+ logique
TD4 et TD5 : modélisation d'algorithmes distribués (Peterson, Jeton circulant, philosophes, allocateur de ressources,...)
TP1 : Résolution de problème (par exemple problème des missionnaires et des cannibales)
TP2 à TP5 : modélisation d'algorithmes distribués (Peterson, Jeton circulant, philosophes, allocateur de ressources,...)

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Vérification déductive : Logique de Hoare, calcul de la précondition la plus faible

Vérification de modèles : BDD, SMT

Interprétation abstraite

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La matière gravite autour de plusieurs cours visant à introduire différentes techniques et outils formels pour la modélisation de problèmes (programmation
logique, réseaux de contraintes, problèmes SAT/SMT), ainsi que pour leur résolution automatique (système résolution + branch-and-bound/branch-and-prune,
arbres de décision, réduction de symétries...).

La théorie abordée en cours est mise en pratique au travers de divers TP, introduisant des technologies comme Prolog (programmation logique) et Z3
(solveur SAT/SMT), et amenant les étudiants à modéliser des problèmes divers (problèmes combinatoires, problèmes d'opitimization en variables entières,
résolution de sudoku, synthèse d'expressions arithmétiques...).

Les compétences relatives à cette matière sont validées par une bureau d'étude (TP noté) qui recouvre l'ensemble des connaissances et techniques abordées au
fil des cours et des TP.

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Cette matière expose des approches modernes de la programmation :
décorateurs/annotations, inversion de contrôle et injection de dépendances, proxy, programmation par aspects.  Les langages supports sont Python et Java.

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La première partie du cours explore les fondements théoriques de l’informatique, en s’appuyant sur le modèle des machines de Turing pour définir la notion de calcul et d’algorithme. Il aborde les concepts clés d’indécidabilité (comme le problème de l’arrêt) et de réduction, illustrant comment certains problèmes ne peuvent pas être résolus par un algorithme. Le cours présente également des variantes des machines de Turing (multi-rubans, non-déterminisme) et leur équivalence. Il discute des limites du calcul, notamment à travers la thèse de Church-Turing.

La seconde partie introduit les concepts fondamentaux de la complexité algorithmique, en se concentrant sur l'analyse des ressources (temps, espace) nécessaires pour résoudre des problèmes. Il définit les classes de complexité comme P (problèmes solubles en temps polynomial) et NP (problèmes vérifiables en temps polynomial), et explore la question ouverte majeure P = NP ?. Le cours aborde également les notions de réduction polynomiale, de NP-complétude, illustrée par des problèmes emblématiques comme SAT (satisfiabilité booléenne), et de complexité spatiale. Enfin, il présente les limites des modèles de calcul classiques et introduit brièvement la complexité probabiliste (BPP) et quantique (BQP).

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Étude théorique et pratique de :

• Sémantique opérationnelle
• Sémantique axiomatique
• Interpréteur
• Compilateur
• Analyseur statique
• Preuve de correction de tels outils

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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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