A partir de la présentation structurale et fonctionnelle, ou des caractéristiques mécaniques des systèmes physiologiques impliqués dans la motricité humaine (système osseux, nerveux, musculaire et cardiovasculaire), l’UV aborde les approches d’exploration fonctionnelle et/ou de caractérisation mécanique utilisées dans le domaine médical. Les données recueillies par ces approches serviront de support pour l’analyse de quelques exemples de plasticité des tissus (en situation de croissance, maturation, vieillissement, activité physique, pathologie…). La dernière partie de l’UV sera une sensibilisation aux challenges posés par l’exploitation des données médicales (IA et santé, e-santé) et par les thérapies prothétiques ou la robotique médicale. Vous verrez ainsi comment les outils mathématiques, physiques, électroniques sont indispensables pour explorer les tissus vivants et caractériser leurs propriétés mécaniques.
Familiariser l'étudiant avec la notion d'aléatoire et l'introduire au calcul des probabilités.
Responsable Automne : Miraine Davila Felipe
Responsable Printemps : Salim Bouzebda
A la fin du cours de SY03, vous serez censés :
SY04 permet de découvrir les bases de l'automatique. Elle propose de donner les outils nécessaires à la représentation du comportement des systèmes (mécanique, électrique, biologique...) et les techniques de réglage pour leur commande
Cette UV présente des connaissances appliquées et pragmatiques en contrôle des procédés chimiques et biologiques. La dynamique des procédés, l’instrumentation et les contrôleurs PID classiques sont d’abord étudiés. La deuxième partie de l’UV est consacrée aux modes de contrôle avancés (contrôle en cascade, contrôle par anticipation, compensation du retard) et au contrôle multivariable.
L'objectif de cette UV est de donner aux étudiants les éléments de théorie nécessaires pour l'analyse des signaux et pour comprendre les traitements élémentaires permettant d'extraire les informations qu'ils contiennent.
L'objectif de l'UV est de former les étudiants aux méthodes et outils du lean managament, de l'excellence industrielle et de la modélisation d'entreprise pour améliorer les performances du système de production dans un contexte d'optimisation cout-délai-qualité-soutenabilité. Il s'agit aussi pour les étudiants d'appréhender la culture du lean par le biais d'exemples industriels concrets.
Ce cours s’intéresse particulièrement aux méthodes d’automatique avancée pour le contrôle des systèmes robotiques autonomes (robots mobiles, drones, véhicules intelligents, humanoïdes, manipulateurs cobotiques, etc.). Le robot est alors sous le contrôle par bouclage d’un système embarqué temps-réel qui en régit l’évolution et le comportement en fonction d’objectifs à atteindre. Cet enseignement porte essentiellement sur le contrôle d’exécution (autonomie opérationnelle) et présente sur la fin une ouverture vers l’autonomie décisionnelle et la planification. L’approche théorique se base principalement sur l’espace d’état qui permet de simuler efficacement ces systèmes et d’implémenter directement des contrôleurs.
Le but de cette UV est d'offrir aux futurs ingénieurs les moyens d'appliquer les méthodes du traitement du signal à une problématique donnée. L'accent est mis sur l'art de la caractérisation, de l'analyse et de l'interprétation des signaux. L'approche se veut pragmatique et est illustrée par des applications sur des signaux réels empruntés à divers domaines (parole, musique, vibroacoustique, biomédical...)
Présentation des bases de l'apprentissage automatique (Machine Learning en anglais), domaine à l'interface de l'intelligence artificielle et de la statistique, visant à extraire automatiquement des connaissances à partir de données. Application pratique des techniques vues en cours à l'aide du logiciel R.
Cette UV s'intéresse à l'étude des systèmes cyber-physiques (SCP), avec un focus sur les systèmes multi-robots, qui sont utilisés dans des secteurs technologiques de pointe, comme ceux liés à la mobilité dans la ville du futur et/ou l'industrie 4.0. A l'issue de l'enseignement, l'étudiant sera capable de comprendre les méthodes et principaux composants technologiques pour assurer un fonctionnement efficient et sûr de ces SCP complexes.
L'UV SY32 introduit la vision par ordinateur par des algorithmes classiques et d'apprentissage machine, jusqu'aux réseaux de neurones. Elle aborde des problèmes du traitement des images et vidéos tels : la formation des images, des transformations et filtrages, l'étalonnage des caméras, l'étude du mouvement, la détection et classification d'éléments, l'estimation de la 3D par stéréovision…
Le but de ce cours est de se familiariser avec la notion d'aléatoire et l'introduire aux calculs de probabilité.
Le but de ce cours est de comprendre les principes de base du raisonnement statistique, de connaitre les principales techniques statistiques et de savoir les
appliquer sur des données à l'aide de logiciel R.
