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 Sur cette page sont indiqués les cours spécialement offerts par l'ED 184 à l'attention des doctorants et des enseignants-chercheurs, ainsi que les cours proposés par proposés par le collège doctoral de l'AMU ou d'autres organismes particulièrement intéressants d'un point de vue disciplinaire pour les doctorants de notre ED.
+**COURS DE l'ED**
+Trois cours de 24h chacun vous seront proposés prochainement. Les inscriptions sont dès à présent possible sur l'adum.
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+Pr Thierry ARTIERES
-  * Formation d'informatique : la formation informatique Python/Linux se déroulera sur 2 jours le 7 décembre et pour le 14 décembre 2015 sur le campus de St Charles.
+Deep Learning
-Voici le rappel des informations :
+**Lieu à définir** :
-. Linux un ami qui vous veut du bien : les bases de linux, des lignes de commandes, ou comment survivre sur un ordinateur sans windows ou MacOS
+Lundi 27 Juin 9h-12h 14h-17h
+Mardi 28 Juin 9h-12h 14h-17h
-. Initiation à python : Apprentissage du langage de programmation python, que faire avec ce langage, acquérir de bonnes bases
+Mercredi 29 Juin 9h-12h 14h-17h
+Jeudi 30 Juin 9h-12h 14h-17h
-  * Cours de l'école doctorale, Ce groupe consiste principalement en des mini-cours ouverts à tous ceux qui désirent élargir leurs connaissances dans le domaine Math-Info avec applications à la théorie de l’information. Le spectre est large et inclut aussi bien la théorie algorithmique des nombres et la géométrie algébrique effective que la cryptographie, les codes correcteurs d’erreurs, ou des problèmes d’implémentation. Ces cours sont ouverts à tous. Pour plus d'info voir http://www.i2m.univ-amu.fr/Groupe-de-Travail-Math-Info-pour-la-Theorie-de-l
+Vendredi 1er juillet 9h-12h 14h-16h
-Prochaine séance : Jeudi 19 novembre, " Initiation aux variétés algébriques" par Robert Rolland.
+Programme :
-Campus de Luminy, TPR2, Salle des séminaires 304-306. .
+.Perceptron et perceptron multicouches
+.Architectures denses et convolutionnelles
+.Architectures profondes classiques
+.Conception de systèmes, réutilisation de l’existant et transfert learning
+.Réseaux récurrents, mécanismes d’attention et Transformers
+.Apprentissage de représentations et embeddings
+.Génération de données et Adversarial Learning Ressources
-  * Le Conseil Scientifique du Centre International des Sciences Mécaniques (CISM) à Udine qui est soutenu par le CNRS organise chaque année une douzaine d'Advanced Courses européens de haut niveau et chaque cours est accompagné de l'édition d'un ouvrage dans la collection "CISM Courses and Lectures" édité chez Springer Wien. Cette collection est riche de plus de 500 ouvrages ( http://www.cism.it/publications/presentation/). Les détails sur le CISM et les cours peuvent être trouvés sur leur site :  http://www.cism.it/
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+Pr Chu-min LI
+A partir du **lundi 22 novembre 2021** sur le campus de St Jérôme
+**Planning** : 8 séances de 2,5H (1H cours, 1,5H TD) réparties sur quatre semaines.
+Deux séances par semaine le mardi et le jeudi de 9h30 à 12h00.
-* Proposition de cours pour l'automne 2015 :
-{{:cours_de_l_ed:programme-cours.pdf|}}
-**Semaine d'Etude Maths-Info Entreprises (SEMIE)**
+Programme :
-du 24 octobre au 28 octobre 2016 bâtiment IMAG sur le campus de Grenoble (aussi ouvert aux post-docs).
+Les problèmes NP-difficiles se trouvent dans beaucoup d'applications industrielles et académiques et il faut apporter des solutions à ces problèmes malgré la NP-difficulté. Il y actuellement deux types d'algorithmes dans la résolution pratique de ces problèmes: algorithmes heuristiques ou méta-heuristiques et algorithmes complets ou exacts. Un point en common de ces algorithmes est qu'ils ont en général besoin de prendre des décisions à chaque étape de la résolution. Beaucoup d'effort ont été faits dans la littérature pour améliorer la pertinence de ces décisions qui est cruciale pour la performance pratique de ces algorithmes. Mais assurer les meilleures décisions à chaque étape de la résolution pourrait être aussi difficile que le problème lui-même.
-Inscription (gratuite) avant le 23 Septembre 2016
+L'apprentissage automatique est un outil puissant de l'intelligence artificielle qui a fait ses preuves dans beaucoup de domaines, permettant par exemple à un programme de battre les meilleurs joueurs du jeu de GO humains. Une tendance apparaît ainsi dans la littérature pour utiliser l'apprentissage automatique pour aider les algorithmes des problèmes NP-difficiles à prendre et améliorer des décisions à chaque étape de la résolution.
-Pendant toute la semaine, les pauses café et déjeuners des participants sont pris en charge par la SEMIE. La participation intégrale, du lundi matin au vendredi après-midi, est impérative.
+L'objectif de ce cour est d'enseigner le principe d'application de l'apprentissage automatique pour améliorer les algorithmes des problèmes NP-difficile. Le contenu du cours est le suivant:
-La SEMIE vise à stimuler des échanges entre les milieux industriels et le monde de la recherche académique, par le biais d'une semaine de travail sur des problèmes posés par des industriels et nécessitant des approches innovantes en mathématiques ou en informatique. Ces travaux peuvent même être l’amorce d’une coopération plus poussée avec l’industriel porteur du sujet.
+- Problèmes NP-difficiles et leur application
+- Algorithmes existants des problèmes NP-difficiles
+- Principe de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage par renforcement en particulier
+- Intégration de l'apprentissage automatique dans les algorithmes des problèmes NP-difficiles
+- Etude de cas
-Pour plus d’informations, et consulter les sujets proposés cette année : http://semie.imag.fr/ Pour toute question, écrire à semie2016@imag.fr
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-**Cours M2 Théorie spectrale des opérateurs et dynamique linéaire :**
+Pr Hachem KADRI/Giuseppe DI MOLFETTA
-Ces cours de 2h30 environ ont lieu à 14h en salle C006 du CMI.
+A partir du **17 janvier sur le campus de St Charles, Frumam 2ème étage dans la salle de séminaire**
-Voici toutes les dates du cours:
+**Planning** :
-- 19/09
-- 26/09
-- 03/10
-- 17/10
-- 24/10
-- 14/11
-- 21/11
-- 28/11
-- 05/12
-- 12/12
-Les 4 premières séances (jusqu'au 17/10 inclus) sont consacrées à de la théorie spectrales élémentaire; les 6 suivantes (à compter du 24/10) consistent en une introduction à la dynamique linéaire.
+ janvier : de 10h à 11h30 et de 13h30 à 15h30 (HK)
+janvier : de 10h à 11h30 et de 13h30 à 15h30 (GM)
+janvier : de 10h à 11h30 et de 13h30 à 15h30 (GM)
+ janvier : de 10h à 11h30 et de 13h30 à 15h30 (HK)
+janvier : de 10h à 11h30 et de 13h30 à 15h30 (HK)
+janvier : de 10h à 11h30 et de 13h30 à 15h30 (GM)
+Les séances du matin sont des séances de CM et celles de l'après-midi sont des TD/TP. Les inscrits aux cours doivent apporter leurs machines.
-**UE Master IF**
+Programme :
-Intitulé : « Syntaxe et sémantique : modèles et outils » Principes et nature des représentations syntaxiques et sémantiques
+Data Science & ML: an introduction (HK) [TD/TP
-associables à une phrase. Différents formalismes seront étudiés pour exprimer ces représentations. Une implémentation basée sur les
+Basics of Python programming and Scikit-learn]
-analyseurs par transition sera particulièrement développée.
+Quantum information theory : fundamentals
+(DMG) [TD/TP Density matrix and separability]
+Gate model, Quantum Amplitude Amplification,
+Variational circuits (DMG) [TD/TP Searching]
+Quantum machine learning: an overview (HK)
+[TD/TP Quantum perceptron]
+Classical-Quantum Hybrid Learning Algorithms
+(HK) [TD/TP Quantum Kernels and SVM]
+Quantum Assisted Learning and beyond (GDM)
+[TD/TP Quantum Bandit]
-Les cours auront lieu dans la salle de réunion du 5e étage du LIF :
-Voici les créneaux prévus :
-- mercredi 16 novembre 14h-17h
-- mercredi 30 novembre 14h-17h
-- mercredi 7 décembre 14h-17h
-- mercredi 14décembre 14h-17h
-- mercredi 4 janvier 14h-17h
-- mercredi 11 janvier 14h-17h
-- mercredi 18 janvier 14h-17h
-Tous les doctorants qui suivront ces cours doivent s'enregistrer dans l'adum, la formation est en ligne.
+**Tous les doctorants qui souhaitent suivre  ces cours doivent impérativement s'enregistrer dans l'adum, la formation est en ligne.**

Ecole Doctorale 184

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