Прескочи на основното съдържание
Moodle Sciences & Techno. Moodle Sciences & Techno.
  • Български ‎(bg)‎
    Deutsch ‎(de)‎ eesti ‎(et)‎ English ‎(en)‎ Español - Internacional ‎(es)‎ Français ‎(fr)‎ Hrvatski ‎(hr)‎ Italiano ‎(it)‎ Latviešu ‎(lv)‎ Lietuvių ‎(lt)‎ magyar ‎(hu)‎ Nederlands ‎(nl)‎ Norsk ‎(no)‎ Polski ‎(pl)‎ Português - Portugal ‎(pt)‎ Română ‎(ro)‎ Slovenčina ‎(sk)‎ Suomi ‎(fi)‎ Türkçe ‎(tr)‎ Vietnamese ‎(vi)‎ Ελληνικά ‎(el)‎ Български ‎(bg)‎ 简体中文 ‎(zh_cn)‎
  • Табло
  • Course
    • Показване на всички курсове
  • Dropdown to ub
  • Aide / Foire aux questions
  • В момента имате достъп като гост (Влизане)

Fermeture définitive de la plateforme pédagogique

Cette plateforme pédagogique est désormais fermée.
La connexion n'est plus possible pour les étudiants qui ne peuvent donc plus réaliser d'activités sur cette plateforme.
Les espaces de cours actifs sont normalement présents sur la plateforme pédagogique unique moodle.u-bordeaux.fr. Contactez votre enseignant(e) pour connaître les modalités d'accès à ces espaces.

S9

Път през страниците
  1. Master
  2. Informatique
  3. S9

M2 CSI Sécurité Système (2022-2023)

  • Enseignant: Samuel Thibault

IPCV 2022-2023

  • Enseignant: Fabien Baldacci
  • Enseignant: Anne Vialard

4TTV906U - Programmation Web (2022-2023)

  • Enseignant: Laurent Reveillere

Introduction to combinatorics

  • Enseignant: Philippe Duchon
  • Enseignant: Nicolae Tanasa

Software Verification 2022-2023

  • Enseignant: Jerome Leroux
  • Enseignant: Vincent Penelle
  • Enseignant: Gregoire Sutre

Distributed Algorithms (2021)

  • Enseignant: Cyril Gavoille

LoLa : logic and languages 2021-2022

  • Enseignant: Marc Zeitoun

Séminaire (2022-2023)

  • Enseignant: Nicolas Bonichon

Advanced methods for image processing - 2022

  • Enseignant: Aurelie Bugeau

IPCV 2021-2022

  • Enseignant: Jean-Francois Aujol
  • Enseignant: Fabien Baldacci
  • Enseignant: Emile Barjou
  • Enseignant: Jenny Benois Pineau
  • Enseignant: Pascal Desbarats
  • Enseignant: Jean-Francois Giovannelli
  • Enseignant: Laura Tejada Pascual
  • Enseignant: Anne Vialard

AppAutApp

  • Enseignant: Philippe Narbel

Sécurité des réseaux

  • Enseignant: Aurelien Esnard
  • Enseignant: Abdou Guermouche

ASPIC - Matériels Mobiles et Systèmes Embarqués (2020-2021)

  • Enseignant: Serge Chaumette

4TTV911U Deep Learning in Computer Vision

Le cours en anglais mutualisé par Master Informatique, parcours Image et Son, IPCV et master en mathématique, parcours "Modélisation mathématique pour le Signal et l'Image"

2020-2021

  • Enseignant: Jenny Benois Pineau
  • Enseignant: Rupayan Mallick
  • Enseignant: Boris Mansencal

Séminaire (2020-2021)

  • Enseignant: Nicolas Bonichon

IPCV 2020-2021

  • Enseignant: Jean-Francois Aujol
  • Enseignant: Emile Barjou
  • Enseignant: Jenny Benois Pineau
  • Enseignant: Pascal Desbarats
  • Enseignant: Jean-Francois Giovannelli
  • Enseignant: Anne Vialard

ASPIC - Drones et systèmes télé-opérés (Unity3D)

  • Enseignant: Cindy Becher

4TST903U -- Science des données et des réseaux

  • Enseignant: Guy Melancon
  • Enseignant: Bruno Pinaud

Programmation large échelle

L'objectif de cet enseignement est de former les étudiants aux méthodes de programmation pour la manipulation des données massives. Dans ce contexte, les problèmes et les enjeux de la manipulation des BigData seront abordés. Dans le cours nous nous concentrerons sur l'éco-système Hadoop qui est la référence dans ce domaine. Nous commencerons par l'étude du système de fichier HDFS ainsi que de l'API JAVA permettant de le manipuler. Nous aborderons ensuite le paradigme de programmation MapReduce en utlisant l'API standard de Hadoop2 mais aussi SPARK. Les design pattern standards de programmation Map/Reduce seront étudiés dans ce contexte. Enfin, nous aborderons les API de programmation de la base de données de Hadoop HBASE.

  • Enseignant: David Auber
  • Enseignant: Loann Giovannangeli

ASPIC - Robotique, mécatronique, infotronique, 2019-2020

  • Enseignant: Ludovic Hofer
  • Enseignant: Gregoire Passault

4TTV906U - Programmation Web

  • Enseignant: Aurelien Esnard
  • Enseignant: Laurent Reveillere

Advanced methods for image processing - 2020



  • Enseignant: Aurelie Bugeau
  • Enseignant: Nicolas Papadakis

Synthèse d'Image Avancée

Ce cours présente les concepts avancés utilisés aujourd’hui dans les processus de synthèse d’images. Le cours traite des aspects théoriques, mais aussi algorithmiques pour que l’étudiant puisse tirer les meilleures performances des diverses architectures matérielles et s’adapter à leur évolution constante.

  • Enseignant: Pierre Benard
  • Enseignant: Gael Guennebaud
  • Enseignant: Romain Pacanowski

Réalités virtuelles et réalités augmentées

Cette UE a pour objectif premier d’introduire les contextes et les problématiques de la réalité virtuelle et de l’interaction, nouvelles pour la plupart des étudiants. Elle aborde tant des aspects matériels (gammes, caractéristiques, coûts) qu’algorithmiques ou liés aux usages.

  • Enseignant: Pierre Benard
  • Enseignant: Martin Hachet
  • Enseignant: Fabien Lotte
  • Enseignant: Arnaud Prouzeau
  • Enseignant: Patrick Reuter

Programmation large échelle 2018

L'objectif de cet enseignement est de former les étudiants aux méthodes de programmation pour la manipulation des données massives. Dans ce contexte, les problèmes et les enjeux de la manipulation des BigData seront abordés. Dans le cours nous nous concentrerons sur l'éco-système Hadoop qui est la référence dans ce domaine. Nous commencerons par l'étude du système de fichier HDFS ainsi que de l'API JAVA permettant de le manipuler. Nous aborderons ensuite le paradigme de programmation MapReduce en utlisant l'API standard de Hadoop2 mais aussi SPARK. Les design pattern standards de programmation Map/Reduce seront étudiés dans ce contexte. Enfin, nous aborderons les API de programmation de la base de données de Hadoop HBASE.

  • Enseignant: David Auber

4TIN904U / Séminaire (2018-2019)

L'objectif de cette UE de master 2 et d'impliquer les étudiants dans le monde de la recherche en informatique fondamentale par la lecture d'article et la présentation de séminaire sur ces articles.

Après une brève présentation de quelques conseils pour proposer des séminaires de qualité, une première partie du semestre sera consacrée à la présentation de conjectures (que l'on trouve dans l' article Sketchy tweets: ten minute conjectures in graph theory) dans des plages de temps courtes, pour s’entraîner. Puis, chaque étudiant présentera un exposé de 40 à 50 minutes en s'appuyant sur un article de son choix.


  • Enseignant: Nicolas Bonichon

Traitement du Son et de la Musique Avancé

Le module présente des modèles mathématiques et techniques algorithmiques pour la traitement avancé des signaux audio musicaux. Une attention plus particulière est portée aux approches basées sur les représentations spectrales pour la description et la transformation des sons musicaux.

  • Enseignant: Pierre Hanna

4TIN903U / Applied Algorithms (2017)

Algorithmique appliquée (2017-2018). La partie moodle permet l'accompagnement de la réalisation du projet de cette UE

  • Enseignant: Paul Dorbec
  • Enseignant: Philippe Duchon
  • Enseignant: Cyril Gavoille

Lecture d'article et documentation scientifique

  • Enseignant: Aurelien Esnard
  • Enseignant: Abdou Guermouche
Прескочи Rentrée 2024 - Fermeture définitive
Rentrée 2024 - Fermeture définitive

Depuis la rentrée 2023, la nouvelle plateforme pédagogique unique remplace les 4 plateformes historiques dont celle-ci.

Depuis cette rentrée 2024, l'usage, à des fins pédagogiques, des ces plateformes historiques n'est plus possible : les étudiants n'ont plus accès aux espaces de cours, les synchronisations d'inscriptions ne s'effectuent plus, etc.
Seuls les enseignantes et enseignants peuvent encore accéder à leurs espaces de cours pour en réaliser des sauvegardes ou extractions, et ce, jusqu'au 31 décembre 2024.

A compter du 01 janvier 2025, ces plateformes ne seront plus du tout accessibles, en vue de leur archivage puis de leur destruction. 

Pour accéder à la plateforme pédagogique actuelle, rendez-vous sur l'ENT, dans l'onglet "Formation" > "Plateformes pédagogiques" ou directement sur la nouvelle plateforme : https://moodle.u-bordeaux.fr.


Прескочи Droit d'auteur
Droit d'auteur

Sauf consentement formel des auteurs, nous vous alertons que tout partage partiel ou total d'un document fourni par vos enseignants (quelle que soit sa nature) est strictement interdit, conformément au Code de la Propriété Intellectuelle.

Voir les détails et sanctions