Enseignements

Table des matières

  • Principaux cours depuis Sept. 2015 (IUT, Univ. Rouen et UniLaSalle) :
    • IUT de Rouen, département Réseaux et Télécommunications :
      • Technologie de l’Internet (M2103) : niveau L1
      • Technologies d’accès (M3103) : niveau L2
      • Gestion d’annuaires unifiés (M3104) : niveau L2
      • Infrastructures des Télécommunications (M22) : niveau L3
    • UFR Sciences et Techniques (Université de Rouen Normandie) :
      • Réseaux de capteurs : niveau M1 – Science et Ingénierie des Données, option Génie Informatique Mobile et Embarqué – jusqu’à 2019.
      • Reconnaissance de formes en Biologie et Médecine : niveau M2 – Master Ingénierie de la Santé, Ingénierie pour le Biomédical, parcours Ingénierie pour le BioMédical (IBIOM).
      • Data Compression : niveau M2 – Science et Ingénierie des Données, parcours Data Science.
    • Institut Polytechnique UniLaSalle :
      • Machine Learning Methods for Agricultural and Food Data Management : niveau M2 – Master of Science “Agricultural and Food Data Management”, depuis 2019.
  • Principaux cours avant Sept. 2015 (UTT)
    • Introduction au langage C (NF05) (2011-2015)
    • Théorie et codage de l’information (IF01) (2008-2015)
    • Outils d’aide à la décision et théorie des jeux (SY05) (2008-2015)
    • Reconnaissance des formes et applications en surveillance (OS14) (2008-2015) – M2
    • Estimation et prédiction (TS02) (2010-2015) – M2 – double diplôme UTC France et Université Libanaise Liban.

Principaux cours depuis Sept. 2015 (IUT, Univ. Rouen et UniLaSalle)

IUT de Rouen, département Réseaux et Télécommunications

Les plus récents supports de cours sont disponibles sur le site officiel de l’Université de Rouen (universitice.univ-rouen.fr)

Les enseignements se font séparément pour les étudiants en formation initiale (FI) et pour les étudiants en formation par alternance (FA)). Voir les volumes dans le CV.

  • Technologie de l’Internet (M2103) : niveau L1 (cours, travaux dirigés et travaux pratiques)
    IUT : département Réseaux et Télécommunications
    Objectif du module : Comprendre et configurer une architecture IP en intra-domaine et en inter-domaine
    Compétences visées : Comprendre et configurer un plan de routage IP intra-domaine, Comprendre et configurer le routage IP en inter-domaine, Maîtriser la double pile IP, Exploiter les méthodologies de diagnostic et de dépannage
    Contenus : Routage statique et routage dynamique (RIP, OSPF), Concepts et protocoles, Mise en place d’un plan de routage dans une infrastructure, analyse et diagnostic, Prise en charge de politiques de filtrage ACL au niveau 3 et 4 et/ou de mécanismes de translation d’adresses (NAT) dans un plan d’adressage, Notion de système autonome, Agrégation de routes, Routage dynamique inter-domaine, Double pile IP, Notion de tunnel
    Support de cours : transparents de cours, manuscrit (90 pages ici : Diapos)
  • Technologies d’accès (M3103) : niveau L2 (cours, travaux dirigés et travaux pratiques)
    Objectif du module : Comprendre les principales architectures de boucle locale “cuivre / optique / radio”
    Compétences visées : Analyser les enjeux de la boucle locale pour accéder au réseau d’opérateur, Appréhender la complexité de déploiement d’une boucle locale (par ex. ingénierie FTTH), Être capable d’intervenir dans le déploiement et la maintenance de boucles locales, Configurer un équipement d’accès au réseau c œur d’un opérateur
    Contenus : Topologie de boucle locale filaire, Notion de NRA/NRO, Point de mutualisation, Connexion au réseau de collecte.
    Support de cours : transparents de cours, manuscrit, et visite guidée virtuelle (110 pages ici : Diapos)
  • Gestion d’annuaires unifiés (M3104) : niveau L2 (cours, travaux dirigés et travaux pratiques)
    Objectif du module : Mettre en œuvre un service d’annuaire
    Compétences visées : Installer et configurer un annuaire d’un système d’exploitation réseau, Administrer les services d’un annuaire existant
    Contenus : Notion d’authentification, Mise en œuvre d’un service d’annuaire avancé, Domaine, forêt, relations d’approbation, Unité organisationnelle, héritage, Objets, comptes, groupes, machines, Concepts avancés, catalogue global, réplication
    Support de cours : transparents de cours, manuscrit (99 pages ici : Diapos)
  • Infrastructures des Télécommunications (M22) : niveau L3 – Licence Professionnelle “Administration et Sécurité des Réseaux” (cours et travaux pratiques).
    Contenus : signaux (codage d’informations, modulations, multiplexage), Supports de transmissions (câble, fibre optique, antenne…).
    Support de cours : transparents de cours

UFR Sciences et Techniques (Université de Rouen Normandie)

Les plus récents supports de cours sont disponibles sur le site officiel de l’Université de Rouen.

  • Réseaux de capteurs : niveau M1 – Science et Ingénierie des Données, option Génie Informatique Mobile et Embarqué – jusqu’à 2019
    Compétences visées : La structuration d’un réseau sans fil, La communication entre les différents capteurs, Les modulations numériques, l’introduction aux systèmes embarqués et aux SoC (system-on-chip), Les protocoles de télécommunication comme le Wifi, le Zigbee, Les applications de l’intelligence ambiante comme les objets communicants (l’Internet des choses ou Internet of Things (IoT)), le M2M (wireless machine-to-machine), la maison communicante, les applications médicales à base de capteurs, et la surveillance de sportifs
    Support de cours : transparents de cours (60 pages ici : Diapos)
  • Reconnaissance de formes en Biologie et Médecine : niveau M2 – Master Ingénierie de la Santé, Ingénierie pour le Biomédical, parcours Ingénierie pour le BioMédical (IBIOM).
    Compétences visées : Savoir formaliser un problème de reconnaissance de formes et de reconnaissance automatique, Avoir identifier différentes catégories de problèmes de reconnaissance de forme, Acquérir les outils mathématiques et algorithmiques pour résoudre ces problèmes, Découvrir un panorama des méthodes récentes de reconnaissance de forme, Savoir mettre en oeuvre ces approches à l’aide d’un logiciel comme Python.
    Contenus : Introduction à la reconnaissance de formes, Théorie bayesienne de la décision, Parzen et k-NN, Régression linéaire, Classification, Sélection de variables, examen médical (sensibilité et spécificité), Applications à la biologie et médecine
    Support de cours : transparents de cours
  • Data Compression : niveau M2 – Science et Ingénierie des Données, parcours Data Science.
    Contenus : Compression de données, ondelettes, parcimonie, dictionnaires, apprentissage de dictionnaires, parcimonie exacte, apprentissage de dictionnaires non linéaires.
    Support de cours : transparents de cours (99 pages ici : Diapos)

Institut Polytechnique UniLaSalle

  • Machine Learning Methods for Agricultural and Food Data Management : niveau M2 – Master of Science “Agricultural and Food Data Management”, un cursus international, à l’Institut Polytechnique UniLaSalle (Rouen), depuis 2019.
    Public : étudiants dont plus que la moitié internationale – Erasmus Mundus.
    Langue : Cours enseigné en anglais.
    Programme : Introduction to Python for Machine Learning (sci-kit learn), feature selection, Machine Learning algorithms for clustering, classification, and regression (Parzen windows, mean-shift, k-means, k-nn, neural networks, SVM, decision trees, random forests)
    Support de cours : transparents de cours en anglais (258 pages ici : Part1, Part2, Part3, Part4)

Principaux cours avant Sept. 2015 (UTT et UTC/Univ. Libanaise)

Cycle Ingénieur

  • Introduction au langage C (NF05) – 34 h/an de cours, 28 h/an de travaux pratiques (depuis 2011)
    UTT : cycle d’ingénieur, tronc commun, année 2.
    Programme : introduction au langage C, environnement de développement d’applications, structures de données classiques en C (tableaux, fichiers, articles…), de l’algorithme au programme, contrôle de code et qualité du logiciel, éléments de C avancé, introduction aux systèmes d’exploitation, aux fichiers.
    Support de cours : transparents de cours (230 pages ici), énoncés de travaux pratiques, projets.

  • Théorie et codage de l’information (IF01) – 34 h/an de cours, 34 h/an de travaux dirigés (depuis 2008)
    UTT : cycle d’ingénieur, branche Systèmes d’Information et Télécommunications, année 3/4.
    Programme : mesure quantitative de l’information, caractérisation d’une source et codage, modèles de canal discret, méthodes linéaires de codage canal.
    Support de cours : transparents de cours (182 pages ici)énoncés de travaux dirigés (45 exercices ici).
  • Outils d’aide à la décision et théorie des jeux (SY05) – 17 h/an de cours, 17 h/an de travaux dirigés (depuis 2008)
    UTT : cycle d’ingénieur / M1, branche Systèmes Industriels, année 4/5.
    Programme : théorie de la décision, valeur des informations, théorie de l’utilité, jeux à somme nulle et jeux à somme non nulle, jeux répétitifs, jeux coopératifs.
    En collaboration avec Nacima Labadie (Equipe LOSI, UTT) et Roberto Wolfler Calvo (Université Paris 13).
    Support de cours : transparents de cours (48 pages ici)énoncés de travaux dirigés (43 exercices ici).

Master 2 Recherche

  • Reconnaissance des formes et applications en surveillance (OS14) – 6 h/an de cours, 10 h/an de travaux dirigés (depuis 2008)
    UTT : Master 2 Recherche, spécialité Optimisation et Sûreté des Systèmes.
    Programme : problème d’apprentissage, régularisation, espaces de Hilbert à noyau reproduisant, méthodes de moindres carrés, mini-projets en Matlab.
    Support de cours : transparents de cours (52 pages ici)manuscrit (50 pages ici).

  • Estimation et prédiction (TS02) – 20 h/an de cours (depuis 2010)
    UTC/UL : Master 2 Recherche “Contrôle Industriel”, double diplôme UTC France et Université Libanaise Liban.
    Programme : théorie de l’estimation, théorie de la décision binaire, courbes ROC, généralisation aux mesures multiples, hypothèses composites, éléments de détection séquentielle.
    Support de cours : transparents de cours (60 pages ici)manuscrit (44 pages ici).