Parcours HPC et Big Data 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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- les formats et protocoles du web
- les pages web dynamiques (servlets, JSP)
- les Enterprise Java Bean (EJB, MVC)
- les couches de persistance (JDBC, JPA)
- les frameworks JavaScript (Angular, JQuery)

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- conception d'un site complet
- travail en groupe
- découverte de nouvelles technologie au auto-apprentissage

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Cette UE contient deux matières: Optimisation 2 et Satistique 2.
Optimisation 2:
De nombreuses modélisation de problèmes de d'apprentissage machine mènent à des problèmes d'optimisation d'une fonction
pénalisée pour promouvoir des caractéristiques telles que la parcimonie, le faible rang d'une matrice. Ce type de problème
est typiquement non différentiable mais souvent convexe. Le but du cours est de passer en revue les principales méthodes
utilisées en pratique en insistant sur leur convergence, complexité et sur leurs implantations efficaces. Ces méthodes seront
mises à l'épreuve dans le cadre de TP sous Julia ou des problèmes de traitement d'images seront considérés. Une autre application
concernera la construction d'un système de recommandation en utilisant le logiciel SPARK.

Statistique 2
Ce cours traite du modèle linéaire gaussien et de ses applications. Il constitue également une introduction aux modèles linéaires généralisés,
et plus particulièrement à la régression logistique. La compréhension de ces modèles linéaires est une base indispensable pour aborder par la suite
les méthodes plus modernes mises en oeuvre en big data.
Des algorithmes de sélection automatique des prédicteurs seront exploités en TP sous R et une procédure d'évaluation des modèles élaborés sera détaillée.

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1) Le machine learning dans l'intelligence artificielle

2) Les méthodes au premier ordre dans le cas différentiable: gradient stochastique, mini-batch, ADAM

3) Calcul d'un sous-gradient. Méthodes de sous-gradient et méthodes proximales

4) Modélisation de la parcimonie par relaxation convexe (pratique)

5) Analyse de complexité

6) Développement d'un système de recommandation de film sous-spark

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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) 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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