Master de sciences et technologies mention : informatique

Acronyme : apas	Spécialité : IAD	3 ECTS	Niveau : 500	Semestre : S3
Titre : Apprentissage automatique, apprentissage statistique
Responsable : Patrick GALLINARI		Répartition hebdomadaire ou semestrielle
		(30h/7 semaines)
Contenu Construire des systèmes artificiels capables d’apprendre est un des paradigmes fondamentaux de l’IA. Au cours des 10 dernières années, l’apprentissage automatique statistique a connu une évolution considérable et est aujourd’hui une branche majeure de l’IA. Le cours introduit les concepts fondamentaux et les avancées majeures de ces 10 années. Il est illustré d’exemples applicatifs pris dans différents domaines.
Expérience du responsable dans le domaine de l’UE Je suis Professeur, spécialiste de l’apprentissage statistique. J’ai été en particulier 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 en collaboration avec des industriels. Mon groupe de recherche 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 : aplmed	Spécialité : IMA	ECTS 3	Niveau : M2	Semestre : S3
Titre : Applications en imagerie médicale
Responsables : Alain Herment		Répartition hebdomadaire ou semestrielle
		(CM: 4h00)
Contenu Neuroanatomie. Traitement d'images anatomiques cérébrales. Principes de la MEG et l'EEG Principes de l'IRMf. Plasticité cérébrale : Etude de la connectivité fonctionnelle. Imagerie des vaisseaux et des écoulements sanguins : IRM et Echographie Doppler, Diagnostic différentiel des maladies neurodégénératives.
Expérience du responsable dans le domaine de l’UE Domaines d'expertise :Imagerie cardio-vasculaire morphologique et fonctionnelle, Imagerie Echographique, Doppler et de résonance magnétique, Traitement du signal et de l'image. Enseignement : Responsable de filières de formation, Directeur de la filière « Imagerie biomédicale » à l'Institut de Formation Supérieure Bio Médicale (IFSBM-Paris XI), Co-directeur de la filière « Imagerie Médicale » du Master de Physique Médicale - Paris XI. (co-)Responsable de modules d'enseignement Institut de Formation Supérieure Biomédicale (IFSBM) - (depuis 1998) - module « Imagerie Médicale » Master de Physique Médicale Paris XI - module « Traitement d'images » Master « Traitement des données biomédicale » - Ecole Centrale de Paris - module :  « Imagerie »
Réalisations du responsable dans le domaine de l’UE Herment A, De Cesare A, Mousseaux E, Jolivet O, Frouin F, Todd-Pokropek A, Bittoun J: Improved estimation of velocity and flow rate using regularized three-point phase contrast velocimetry.. Magn Reson Med,2000,44(1):122-128. Diebold B, Delouche A, De Cesare A, Delouche P, Guglielmi JP, Herment A: Fluid mechanics of regurgitant jets and calculation of the effective regurgitant orifice in free or complex configurations..J Biomech,2000,33(6):677-684. Berthomier C, Herment A, Giovannelli JF, Guidi G, Pourcelot L, Diebold B. Multigate doppler signal analysis using 3-D regularized long AR modelling. Ultrasound Med Biol. 2001 Nov;27(11):1515-23. Herment A. , Roullot E., Bloch I., Jolivet O., De Cesare A., Frouin F., Bittoun J., Mousseaux E. Local reconstruction of stenosed sections of artery using multiple MRA acquisitions Magn Reson Med,2003,49(4):731-742.. Pellot-Barakat C., Frouin F., Insana M. F., Herment A. : Ultrasound elastography based on multi-scale estimations of regularized displacement fields. Trans Med Imaging, 2001,20:1072-1084.