Ecole Doctorale 184

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sonia
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 **COURS DE l'ED** **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.
  
 ---------------------------- ----------------------------
-Pr Thierry ARTIERES+Cours I2M :
  
-Deep Learning+1/ Adrien Boulanger (période envisagée janvier-février 2023) : 
 +Pour le second semestre 2022-2023 sur le thème du théorème de Gauss-Bonet. 
 +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
  
-Lieu : Salle 019 dans le bâtiment La Jetée à l’école Centrale Marseille {{ :cours_de_l_ed:plan_ecm.pdf |}}+2/ Lionel Nguyen Van Thé(période envisagée mars-avril 2023) : 
 +Votre esprit est-il ouvert ? Un aperçu des mathématiques de Paul Erdos 
 +1. Le personnage de Paul Erdos. 
 +2. 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. 
 +3. 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. 
 +4. Théorème de Ramsey ​: Bornes pour la version finie (borne sup via récurrence double, 
 +borne inf via méthode probabiliste),​ conjectures et résultats récents. 
 +5. 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. 
 +6. Ensembles de Sidon. Résultats connus, conjectures et résultats récents. 
 +7. Quelques conjectures de l’oncle Paul. 
 +8. Bonus : Projection du film N is a number de George Csicsery.
  
-Lundi 27 Juin 9h-12h 14h-17h +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 
-Mardi 28 Juin 9h-12h 14h-17h +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
  
-Mercredi 29 Juin 9h-12h 14h-17h ​+[1] Gaston Bachelard. La formation de l’esprit scientifique. Bibliothèque des textes 
 +philosophiques,​ Vrin, 2011. 
 +[2] Thomas Khun. La structure des révolutions scientifiques. Champs sciences, Flammarion,​ 
 +2008. 
 +[3] Alexandre Koyré. Etudes d’histoire de la pensée scientifique. Gallimard, 1973
  
-Jeudi 30 Juin 9h-12h 14h-17h ​+Cours LIS :
  
-Vendredi 1er juillet 9h-12h 14h-16h +1/ Carlos Ramisch/​Manon Scholivet (période envisagée mars-avril 2023) : 
- +Méthodologie expérimentale en informatique ou Recherche zen : éviter ​de stresser pour nos 
-Programme ​:  +choix méthodologiques (débattables) 
- +Objectifs : Cette formation porte sur la méthodologie, les pratiques, les pièges ​à éviter etc. 
-1.Perceptron et perceptron multicouches  +en recherche expérimentale ​en informatique, notamment ​dans des domaines liés à la 
-2.Architectures denses et convolutionnelles  +science des données, IA, apprentissage, TAL… ​Le parti pris du cours est de s'appuyer 
-3.Architectures profondes classiques ​  +systématiquement sur des exemples concrets, des situations réelles ou réalistes, pour 
-4.Conception ​de systèmes, réutilisation de l’existant et transfert learning +ensuite aborder des notions plus abstraites ​de méthodologie scientifique. Chaque séance 
-5.Réseaux récurrents,​ mécanismes d’attention et Transformers ​ +comporte des activités et exercices pratiques dont le but est de (a) rendre agréable le thème 
-6.Apprentissage de représentations et embeddings  +de la méthodologie scientifique,​ souvent considéré comme mineur ou ennuyeux, ​(b) justifier 
-7.Génération de données et Adversarial Learning Ressources +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 
-Pr Chu-min LI  +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"​ 
-A partir du **lundi 22 novembre 2021** ​sur le campus de St Jérôme +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.
-**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. +
- +
- +
- +
-Programme : +
- +
-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. +
- +
-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: +
- +
-- 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 +
- +
---------------------------- +
- +
-Pr Hachem KADRI/​Giuseppe DI MOLFETTA +
- +
-A partir du **17 janvier sur le campus ​de St Charles, Frumam 2ème étage dans la salle de séminaire** +
- +
-**Planning** :  +
- +
-17 janvier : de 10h à 11h30 et de 13h30 à 15h30 (HK) +
-18 janvier : de 10h à 11h30 et de 13h30 à 15h30 (GM) +
-19 janvier : de 10h à 11h30 et de 13h30 à 15h30 (GM) +
-24 janvier : de 10h à 11h30 et de 13h30 à 15h30 (HK) +
-25 janvier : de 10h à 11h30 et de 13h30 à 15h30 (HK) +
-26 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.  +
- +
-Programme : +
- +
-Data Science & ML: an introduction (HK) [TD/TP +
-Basics of Python programming and Scikit-learn] +
-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]+
  
 +2/ Arnaud Labourel/​Emmanuel Godard :
 +ALGORITHMES DISTRIBUÉS ET CONSENSUS : DES BD RÉPLIQUÉES À LA BLOCKCHAIN
 +1. DESCRIPTION DU COURS
 +Le problème du consensus est un problème fondamental en théorie du calcul distribué. Il
 +consiste pour un ensemble de processus à se mettre d'​accord sur une valeur de sortie. Les
 +applications sont très nombreuses puisque la résolution de ce problème est primordiale
 +pour la coordination des systèmes distribués. Dans ce cours, il est proposé de repartir de
 +cette notion fondamentale et des besoins correspondants notamment en réplication de
 +bases de données pour aborder les développements récents des systèmes de type
 +blockchain.
 +2. PLAN DU COURS
 +CM : 14h TD+TP :3h
 +1. 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)
 +2. Étude d’un algorithme de consensus à l’aide d’un simulateur : raft (1) (3h TD/TP)
 +3. Impossibilité du consensus asynchrone en cas de crash (2) (3h CM)
 +4. Algorithme de consensus en présence de processus byzantins (3+4) (3h CM)
 +5. Résolution du « consensus byzantin » dans la blockchain : preuve de travail, preuve
 +d’enjeux (3h30CM)
 +6. Conclusions et perspectives (1h CM)
 +3. RÉFÉRENCES
 +1. In Search of an Understandable Consensus Algorithm. Diego Ongaro and John K.
 +Ousterhout. 2014.
 +USENIX Annual Technical Conference. pp. 305-319.
 +2. 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.
 +3. Distributed Algorithms, Nancy Lynch., Morgan Kaufmann. 1996
 +4. The Byzantine Generals Problem, Leslie Lamport, Robert Shostak et Marshall Pease, ACM
 +Transactions on Programming Languages and Systems, vol. 4, no 3, 1982.
  
  
  
 **Tous les doctorants qui souhaitent suivre ​ ces cours doivent impérativement 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.**
cours_de_l_ed/start.txt · Dernière modification: 2023/07/04 09:52 par sonia

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