![]() | Programme d’études 2020-2021 | English | |
Villes intelligentes, modèles et données | |||
Activité d'apprentissage |
Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
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A-PRVT-906 |
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Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
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Français | Français | 12 | 12 | 0 | 0 | 0 | Q2 |
Modalités d'organisation des évaluations de fin de Q3 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire) |
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Description des modalités d'évaluation de fin de Q3 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire) |
travail écrit présenté en jury et examen oral |
Modalités d'organisation des évaluations de fin de Q2 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire)
Description des modalités d'évaluation de fin de Q2 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire)
travail écrit présenté en jury et examen oral
Contenu de l'AA
Le cours est basé sur les théories de Salingaros et Cardon, illustré des travaux de David Fischer, ... Le cours est développé en deux parties : - un cours théorique. - un TP. la partie théorie introduit les question algorithmiques de la ville au travers d'exemples concrets liés à la nature, l'art et les stratégies urbaines. Elle est complétée par l'étude des méthodes qui sont appliquées à l'analyse des données.
Supports principaux non reproductibles
PPTX, vidéos, articles scientifiques
groupe Teams spécifique
Support complémentaires non reproductibles
Sans objet
Autres références conseillées
Sans objet
Mode d'enseignement
Types d'activités
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend