Master parcours Signal- image et apprentissage automatique -SIA2

Université de Toulouse - Mission Formation Continue et Apprentissage

Non finançable CPF
Tout public
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
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Entreprise
Etudiant
Prix
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Durée
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Niveau visé
Non diplômante
Localité
En présentiel
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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 31 - Toulouse
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  • 09 - Ariège
  • 11 - Aude
  • 12 - Aveyron
  • 30 - Gard
  • 31 - Haute-Garonne
  • 32 - Gers
  • 34 - Hérault
  • 46 - Lot
  • 48 - Lozère
  • 65 - Hautes-Pyrénées
  • 66 - Pyrénées-Orientales
  • 81 - Tarn
  • 82 - Tarn-et-Garonne
Objectifs
Formation de spécialistes en conception et réalisation de systèmes de traitement de signaux, images, vidéos et en machine learning dans divers domaines d'application: télécom, vision par ordinateur, imagerie spatiale, traitement d'images médicales.
Programme
Ce master SIA2 forme des Ingénieurs spécialisés dans la conception et l'exploitation des systèmes d'acquisition, de traitement et d'analyse de signaux, images, ou autres données, pour divers secteurs en forte croissance : télécommunications, multimédia, vision par ordinateur, observation de la terre et de l'univers, traitement d'images médicales... Les signaux, images, vidéos et dispositifs d'imagerie sont de plus en plus présents dans notre vie de tous les jours. On pense bien sûr aux signaux audio, à la photographie et à la vidéo, mais c'est le cas plus généralement des données issues d'observations de phénomènes physiques, telles que les images spatiales ou médicales. De nouvelles applications s'appuyant sur de tels types de données sont proposées chaque jour. Si chaque dispositif s'appuie sur des connaissances particulières liées à son domaine d'application, un grand nombre d'outils sont communs à tous les domaines. La formation vise le développement de compétences sur la compréhension des dispositif d'acquisition de signaux-images-vidéos et sur le traitement, la correction, la compression, la transmission et l'analyse haut niveau de telles données, incluant l'apprentissage automatique (Machine Learning), domaine de l'intelligence artificielle en fort développement. Elle s'appuie pour cela sur l'acquisition de connaissances théoriques et leur mise en œuvre pratique, en insistant sur la maîtrise des outils de développement informatique. Organisation du cursus et contenu Master 1 La première année s'articule autour d'un socle de connaissances de base communes au traitement des données pour tous les domaines d'application. Différentes Unités d'Enseignement (UE) sont ainsi centrées chacune sur une classe particulière de données, leur représentation et leur traitement : signaux temporels analogiques ou numériques, déterministes ou aléatoires, images, données de nature quelconque, qui donnent lieu à différents traitements statistiques, d'apprentissage automatique... outils informatiques pour la mise en œuvre. Ce M1 comporte aussi des UE présentant les capteurs et chaînes d'acquisition et divers champs d'application : audio, vidéo, télécommunications, imagerie médicale, robotique... De plus, les notions ainsi acquises par les étudiants sont mises en oeuvre de manière concrète lors de TP et projets d'Initiation à la recherche. Enfin, le Bureau d'Etude sur l'Apprentissage Automatique vise à familiariser les étudiants avec des outils logiciels et des librairies spécialisés pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond (deep learning) à travers des projets réalisés sur les processeurs graphiques (GPU). Master 2 En deuxième année, suite à un tronc commun d'approfondissement sur les outils de traitement du signal, images et vidéo, de statistique, d'apprentissage automatique et un projet informatique, 3 blocs de spécialisation sont proposés suivant les 3 domaines d'application : Signal, Audio, Images, vidéo Imagerie Spatiale Traitement d'Imag

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