Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- cours_de_l_ed:start [2021/10/12 10:33]
sonia
+++ cours_de_l_ed:start [2023/01/04 10:05]
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 **COURS DE l'ED**
-Trois cours de 24h chacun vous seront proposés prochainement. Les inscriptions sont dès à présent possible sur l'adum.
+Cinq cours de 24h chacun vous seront proposés prochainement. Les inscriptions sont dès à présent possible sur l'adum.
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-Pr Chu-min LI
+**Cours I2M** :
-A partir du **lundi 22 novembre 2021** sur le campus de St Jérôme
+**1/ Adrien Boulanger** (période envisagée : tous les jeudi de janvier/février sauf le jeudi 23 février et le premier jeudi de mars à 14h à la FRUMAM.
-**Planning** : 8 séances de 2,5H (1H cours, 1,5H TD) réparties sur quatre semaines.
+Pour le second semestre 2022-2023 sur le thème du théorème de Gauss-Bonet.
-Deux séances par semaine le mardi et le jeudi de 9h30 à 12h00.
+Introduction aux formes différentielles (formule de Cartan, Stokes...), démonstration du
+théorème de Gauss-Bonet.
+Le programme consisterait en une introduction aux formes différentielles (formule de
+Cartan, Stokes...) puis de la démonstration du théorème de Gauss-Bonet. Ce cours pourrait
+être utile à tous les doctorants intéressés de près ou de loin par la géométrie. De plus,
+ce cours complémente le thème du M2 de l'année prochaine (géométrie et topologie) avec
+un peu de géométrie riemannienne dans le cas des surfaces
-Programme :
+**2/ Lionel Nguyen Van Thé**(période envisagée mars-avril 2023) :
-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.
+Votre esprit est-il ouvert ? Un aperçu des mathématiques de Paul Erdos
+. Le personnage de Paul Erdos.
+. Théorème d’Erdos-Szekeres sur l’apparition de sous-suites monotones de longueur n dans
+toute suite finie de réels suffisemment longue. Démonstration par le théorème de Ramsey,
+bornes exactes par diverses méthodes.
+. Théorème d’Erdos-Szekeres sur l’apparition de polygones en position convexe de taille n
+dans tout ensemble fini de points du plan suffisamment grand. Démonstration par le
+théorème de Ramsey, conjectures et résultats récents.
+. Théorème de Ramsey : Bornes pour la version finie (borne sup via récurrence double,
+borne inf via méthode probabiliste), conjectures et résultats récents.
+. Graphes et nombres chromatiques : Graphes de grand nombre chromatique et de grand
+tour de taille (via méthode probabiliste), le problème du nombre chromatique du plan (et
+interrogations sur le rôle des axiomes en théorie des ensembles), conjectures et résultats
+récents.
+. Ensembles de Sidon. Résultats connus, conjectures et résultats récents.
+. Quelques conjectures de l’oncle Paul.
+. Bonus : Projection du film N is a number de George Csicsery.
-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.
-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:
+**3/ Stéphane Ballet** :(période envisagée mai-juin 2023) :L’histoire de la Pensée Scientifique.
+L’objet de ce cours est de donner des éléments de compréhension de la genèse des grands
+principes de la science moderne et plus généralement du processus de structuration de la
+science - les origines et la genèse de la science moderne - au travers son évolution du
+Moyen-âge jusqu’à la Renaissance. Le but est d’inciter le futur chercheur à une démarche
+réflexive visant à s’interroger sur la nature et la valeur des principes, des concepts, des
+méthodes et des résultats des sciences.
+Bibliographie
-- Problèmes NP-difficiles et leur application
+[1] Gaston Bachelard. La formation de l’esprit scientifique. Bibliothèque des textes
-- Algorithmes existants des problèmes NP-difficiles
+philosophiques, Vrin, 2011.
-- Principe de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage par renforcement en particulier
+[2] Thomas Khun. La structure des révolutions scientifiques. Champs sciences, Flammarion,
-- Intégration de l'apprentissage automatique dans les algorithmes des problèmes NP-difficiles
+.
-- Etude de cas
+[3] Alexandre Koyré. Etudes d’histoire de la pensée scientifique. Gallimard, 1973
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-Pr Hachem KADRI/Giuseppe DI MOLFETTA
+**Cours LIS** :
-A partir du **17 janvier sur le campus de St Charles, Frumam 2ème étage dans la salle de séminaire**
+**1/ Carlos Ramisch/Manon Scholivet** (période envisagée mars-avril 2023) :
-**Planning** :
+Méthodologie expérimentale en informatique ou Recherche zen : éviter de stresser pour nos
+choix méthodologiques (débattables)
-janvier : de 10h à 11h30 et de 13h30 à 15h30 (HK)
+Objectifs : Cette formation porte sur la méthodologie, les pratiques, les pièges à éviter etc.
-janvier : de 10h à 11h30 et de 13h30 à 15h30 (GM)
+en recherche expérimentale en informatique, notamment dans des domaines liés à la
-janvier : de 10h à 11h30 et de 13h30 à 15h30 (GM)
+science des données, IA, apprentissage, TAL… Le parti pris du cours est de s'appuyer
-janvier : de 10h à 11h30 et de 13h30 à 15h30 (HK)
+systématiquement sur des exemples concrets, des situations réelles ou réalistes, pour
-janvier : de 10h à 11h30 et de 13h30 à 15h30 (HK)
+ensuite aborder des notions plus abstraites de méthodologie scientifique. Chaque séance
-janvier : de 10h à 11h30 et de 13h30 à 15h30 (GM)
+comporte des activités et exercices pratiques dont le but est de (a) rendre agréable le thème
+de la méthodologie scientifique, souvent considéré comme mineur ou ennuyeux, (b) justifier
+l'importance des notions abstraites via des exemples concrets, et (c) s'entraîner sur des
+compétences pratiques essentielles au travail scientifique, telles que la structuration de
+questions et hypothèses de recherche, la conception d'une expérience, la présentation de
+résultats, etc. L'objectif global du cours est de construire collaborativement un idéal de la
+méthodologie de recherche en science des données, et de le mettre en perspective par
+rapport aux pratiques actuelles, tout en nuançant la morale binaire de la "bonne / mauvaise"
+recherche. Les notions et compétences développées dans ce cours devraient aider les
+participant.e.s à faire évoluer leurs pratiques pour tendre vers cet idéal.
-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.
-Programme :
+**2/ Arnaud Labourel/Emmanuel Godard** :
-Data Science & ML: an introduction (HK) [TD/TP
+ALGORITHMES DISTRIBUÉS ET CONSENSUS : DES BD RÉPLIQUÉES À LA BLOCKCHAIN
-Basics of Python programming and Scikit-learn]
-Quantum information theory : fundamentals
+. DESCRIPTION DU COURS
-(DMG) [TD/TP Density matrix and separability]
+Le problème du consensus est un problème fondamental en théorie du calcul distribué. Il
-Gate model, Quantum Amplitude Amplification,
+consiste pour un ensemble de processus à se mettre d'accord sur une valeur de sortie. Les
-Variational circuits (DMG) [TD/TP Searching]
+applications sont très nombreuses puisque la résolution de ce problème est primordiale
-Quantum machine learning: an overview (HK)
+pour la coordination des systèmes distribués. Dans ce cours, il est proposé de repartir de
-[TD/TP Quantum perceptron]
+cette notion fondamentale et des besoins correspondants notamment en réplication de
-Classical-Quantum Hybrid Learning Algorithms
+bases de données pour aborder les développements récents des systèmes de type
-(HK) [TD/TP Quantum Kernels and SVM]
+blockchain.
-Quantum Assisted Learning and beyond (GDM)
-[TD/TP Quantum Bandit]
+. PLAN DU COURS
+CM : 14h TD+TP :3h
+. Introduction au systèmes distribué (3h30 CM) : définition d’un système distribué (notion
+de processus modèles de communication par message ou mémoire partagée, système
+synchrone ou asynchrone), définition de fautes (perte de messages, crash de processus,
+processus byzantins), tâches distribuées, problème du consensus (notion de terminaison,
+intégrité et accord) (3)
+. Étude d’un algorithme de consensus à l’aide d’un simulateur : raft (1) (3h TD/TP)
+. Impossibilité du consensus asynchrone en cas de crash (2) (3h CM)
+. Algorithme de consensus en présence de processus byzantins (3+4) (3h CM)
+. Résolution du « consensus byzantin » dans la blockchain : preuve de travail, preuve
+d’enjeux (3h30CM)
+. Conclusions et perspectives (1h CM)
+. RÉFÉRENCES
+. In Search of an Understandable Consensus Algorithm. Diego Ongaro and John K.
+Ousterhout. 2014.
+USENIX Annual Technical Conference. pp. 305-319.
+. Impossibility of distributed consensus with one faulty process. Fischer, Michael J., Nancy
+A. Lynch, and
+Michael S. Paterson. 1985, Journal of the ACM (JACM), Vol. 32.2, pp. 374-382.
+. Distributed Algorithms, Nancy Lynch., Morgan Kaufmann. 1996
+. The Byzantine Generals Problem, Leslie Lamport, Robert Shostak et Marshall Pease, ACM
+Transactions on Programming Languages and Systems, vol. 4, no 3, 1982.
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 **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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