 | Programme d’études 2020-2021 | English | |
| Machine & Deep Learning for Multimedia Retrieval | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|
| I-ILIA-014 |
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| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Anglais | Anglais | 18 | 18 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
| 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) |
| Présentation d'un travail d'analyse et développement d'un moteur de recherche et indexation de donnnées multimédia avec les algorithmes de Machine et Deep learning. Situation Covid-19: - Epreuve orale organisée en distanciel |
Modalités d'organisation des évaluations de fin de Q1 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire)
- Epreuve orale (Questions - réponses, présentation d'un travail individuel ou collectif, commentaire et argumentation à propos d'un travail écrit,...)
- Réalisation d'une production (travail individuel ou de groupe, essai, rapport, mémoire, ...)
Description des modalités d'évaluation à distance de fin de Q1 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire)
Présentation d'un travail d'analyse et développement d'un moteur de recherche et indexation de donnnées multimédia avec les algorithmes de Machine et Deep learning.
Situation Covid-19:
- Epreuve orale organisée en distanciel
Contenu de l'AA
- Les techniques d'indexation permettant la navigation et la recherche dans les bases de données multimédia.
- Les méthodes d'indexation visuelle par le contenu.
- Les méthodes de recherche utilisant les descripteurs invariants, et leurs applications.
- La gestion et l'annotation des grandes bases de données multimédia
- Extraction de caractéristiques par les réseaux de neurones convolutionnels.
Supports principaux non reproductibles
Sans objet
Support complémentaires non reproductibles
Sans objet
Autres références conseillées
Sans objet
Mode d'enseignement
- Mixte
Types d'activités
- Cours magistraux
- Conférences
- Travaux pratiques
- Travaux de laboratoire
- Projet sur ordinateur
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend