Avec la profusion des sources d’information, le traitement de données à fort contenu sémantique fait de plus en plus appel à des méthodes de l’apprentissage automatique. Cette problématique récente est un sujet central au croisement de la recherche d’information et de l’apprentissage. Le cours introduit les problématiques et les outils récemment développés dans ce domaine pour des données texte et multimédia.
Expérience du responsable dans le domaine de l’UE
Je suis Professeur, spécialiste de l’apprentissage statistique. J’ai été en un des principaux acteurs des réseaux de neurones en France dans les années 90. J’ai encadré une vingtaine de thèses dans le domaine de l’apprentissage, supervisé plus d’une dizaine de projets académiques ou avec des industriels. Mon équipe a été le noeud principal français du Réseau d’Excellence Européen Neuronet (réseaux de neurones) et actuellement du réseau d’Excellence Pascal (Apprentissage statistique). Au-delà des aspects théoriques, nos principales applications sont dans le domaine du texte et du langage, de la modélisation utilisateur et de la reconnaissance d’écrit.
Réalisations du responsable dans le domaine de l’UE
Amini M., Gallinari P., Semi-supervised Learning with an Imperfect Supervisor In Knowledge And Information Systems, 8(4): 385-413 (2005)
Artières T, Marukatat S, Gallinari P., Une méthode générique pour la conception de moteurs de reconnaissance de symboles manuscrits en ligne, In Traitement du Signal, (2005)
Benjamin Piwowarski and Patrick Gallinari., A Bayesian Network for XML Information Retrieval: Searching and Learning with the INEX Collection, In Information Retrieval 8 (4): 655-681 (2005)
Denoyer L., Gallinari P., Bayesian Network Model for Semi-Structured Document Classification In Information Processing and Management, vol 40(5): 807-827 (2005)
Njike Fotzo H., Gallinari P., Learning « Generalization/Specialization » Relations between Concepts - Application for Automatically Building Thematic Document Hierarchies, RIAO conference (2004)
Acronyme : arloc
Spécialité : RES
3 ECTS
Niveau : 500
Semestre : S3
Titre : Administration des réseaux locaux
Responsable : Frédéric Helmer
Répartition hebdomadaire ou semestrielle
(30h/7 semaines)
Contenu
Le but de cette U.E. est d'acquérir les connaissances et les compétences nécessaires pour installer, configurer et administrer un réseau local basé sur les services d'annuaire Active Directory de Windows 2003.
Expérience du responsable dans le domaine de l’UE
Frédéric Helmer est diplômé de l’ETP en 1990. Il est actuellement architecte technique pour les applications informatiques du groupe Gefco. Il a été responsable du réseau informatique de production et puis architecte réseaux inter-sites pour l’ensemble du groupe PSA. Son expérience en enseignement inclut les langages de programmation et les réseaux aussi bien en écoles d’ingénieurs qu’en sociétés de formation.
Réalisations du responsable dans le domaine de l’UE
