Cours disponibles

Introduction aux files d'attente.

La modélisation markovienne est d'une importance fondamentale dans les applications des probabilités que ce soit à la biologie, à la génétique, aux réseaux, etc.

Son grand défaut est la sensibilité à la dimension : les espaces d'états sont souvent de taille colossale empêchant toute étude par force brute. A la manière d'un physicien (mais de façon rigoureuse), on étudie les  propriétés de ces modèles par un changement de jauge, autrement dit par un processus de renormalisation. Les processus limites obtenus sont des diffusions vues dans MACS 207a.


Quel est le point commun entre les jeux de dés, les loteries, les files d'attente, le traitement du signal, les communications numériques, la finance, les réseaux de télécommunications, les bio-mathématiques ?

Tous ces domaines nécessitent dans leur compréhension et leur étude scientifique l'usage des probabilités.

L'objectif de ce cours est double : vous initier à ce que l'on pourrait appeler pompeusement "la modélisation aléatoire" et vous permettre de résoudre de façon fiable les questions ainsi posées.


Site for MACS 207a.

Ce cours se déroule en 8 séances de 3 heures. Il a lieu les 

vendredis après-midi de 13h30 à 16h45 du 8 février au 6 avril 2018

Lieu : 46, rue Barrault, Paris en salle B 559

Ceci est un test de cours avec diverses activités, pour tester moodle.

This module corresponds to the course “Formation à la recherche / à
l’entreprise” of the French education system. It teaches general softskills in
preparation for the master’s thesis or the internship.

Information extraction is the process of deriving structured information (such as alive(Elvis)) from digital text (such as the sentence "Elvis is alive"). We will focus on factual and semantic information extraction, i.e., we will cover named entity recognition, entity disambiguation, instance extraction, and fact extraction. We will also touch upon applications of both Information Extraction and the Semantic Web, such as Google’s knowledge graph, IBM’s Watson question answering system, and Facebook’s Open Graph, and academic projects such as YAGO, DBpedia, and NELL. Finally, we will talk about how the big Internet companies use the information that they extract and gather, and how we can protect ourselves against these practices.

Cours INF344 “Données du Web” du MS Big Data. 

Site de rendu des rapports pour l'étude de cas du cours COMASIC SDF

Cours pour COMASIC

Cette UE se focalise sur les premières étapes du cycle de vie d'un projet. Il s'agit d'appréhender les besoins et de les transformer en exigences à respecter dès la conception du système.

Cet enseignement présente les concepts et la formalisation d'exigences selon une méthode orientée buts.

Ce cours présente les concepts principaux de la sûreté de fonctionnement abordé sous un angle fortement mathématisé (systèmes de transition probabilisés, logique pour le traitement du risque). Mise en pratique via des études de cas pratiques.

Site de soumission du cours INF280. Pour plus d'information, cf la page du cours.

Module conception centrée-utilisateur de l'UE IHM du M2 ANDROÏDE à l'UPMC.

Module « conception contrée-utilisateur » dans IGR203 : Introduction à l'interaction Homme-machine.

IGR 204: Information Visualisation.

More information available on the class website.

This course is concerned with the design of modern processors (performance metrics, pipelining, caches, ...).

Le cours abordera la conception d'applications concurrente : modèles de concurrence, politiques d'ordonnancement, mécanismes de synchronisation. Ces concepts seront illustrés par la mise en œuvre de l'interface de programmation C/POSIX et par celle du modèle objet Java. Le cours portera également sur des patrons de conception pour la programmation concurrente ainsi que la vérification d'applications concurrentes.


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