I. Programme 

1. Première année (Master 1)

 

Nom des UEs	ECTS vietnamiens
UE 1: Initiation à Unix	2
UE 2: Genie logiciel avancé	3
UE 3: Gestion de projet logiciel	3
UE 4: Seminaires de recherche	2
UE 5: Intelligence artificielle et systemes multi-agent	2
UE 6: Bases de données avancées	2
UE 7: Conception et architecture des réseaux	2
UE 8: Fouille de données et recherche d’informations	2
UE 9:Traitement d’images	2
UE 10: Travaux personnels encadrés	5
UE 11: Recherche opérationnelle	2
UE 12: Ontologie et web sémantique	2
UE 13: Théorie de la complexité et algorithme approchés	2
UE 14: Anglais général	5
UE 15: CV & Lettre de motivation	2
UE 16: Vietnamien	0
UE 17: Philosophie	3
Total	41

2. Deuxième année (Master 2)

Nom des UEs	ECTS vietnamiens
UE 1: Réalité virtuelle et augmentée	2
UE 2: Vision par ordinateur	2
UE 3: Interaction Homme- Machine	2
UE 4: Déploiement des systèmes Big Data	2
UE 5: Reconnaissance des formes	2
UE 6: Modélisation et simulation des systèmes complexes	2
UE 7: Indexation de documents multimédia	2
UE 8: Machine Learning (analyse et conception du système avancé)	2
UE 9: Bibliographie et étude de cas	2
UE 10: Anglais académique	3
UE 11: Stage et Thèse	18
Total	39

II. Détaillé de matières 

1. Initiation à Unix 

Il s'agit d'un cours préparatoire intensif pour la rentrée de l' IFI. Le but du cours est d' introduire aux nouveaux auditeurs de l'IFI leur futur environnement de travail réseau de stations sous GNU/Linux avec les logiciels libres et à code source ouvert. Les principaux thèmes étudiés dans ce cours sont les suivants : 

• La philosophie d’UNIX, les concepts utilisés par le système ;
• La gestion de l'accès des processus aux ressources partage, protection, conflits ;  
• Le langage Shell, les outils systèmes et les outils de développement ; 
• La communication sous UNIX et les outils de communication.

2. Génie logiciel avancé 

Ce module permet à l'étudiant d'approfondir les fondements méthodologiques et techniques du génie logiciel Il a pour but de présenter les aspects avancés du génie logiciel et de fournir aux étudiants les moyens d’introduire ces techniques dans leur environnement professionnel De plus, il vise à fournir une ouverture sur la recherche dans le domaine du génie logiciel e cours est divisé en plusieurs parties théoriques et d’ateliers. Les ateliers s'organisent autour d'un projet à réaliser en équipe permettant une opportunité pédagogique axée sur la mise en pratique des concepts théoriques.

• Vue générale du génie logiciel ;
• Volet de ‘Mise à niveau’ ;  
• Ingénierie des exigences ; 
• Implantation d’un processus de génie logiciel ;  
• Assurance de qualité et les mesures.

3. Gestion de projet logiciel 

Principes et méthode de gestion de projet et leur application au génie logiciel le processus de gestion de projet faisabilité, planification, réalisation, évaluation a posteriori. Les études de faisabilité principes et techniques d'évaluation des coûts et des bénéfices; mesure des tailles fonctionnelles des logiciels; techniques d'analyse financière et de la limitation des risques la planification et ses aspects structurels, organisationnels, opérationnels et financiers organigramme des tâches, ordonnancement, évaluation du coût des tâches, méthodes de nivellement des ressources; leur application aux projets en génie logiciel a réalisation direction, coordination, contrôle de l'avancement, des coûts et de la qualité; gestion des changements; clôture du projet.

 

4. Séminaires de recherché 

Ce module comporte des séminaires de recherche sur de différents sujets de recherches et des applications actuelles. Les séminaires sont organisés dans le semestre et les intervenants sont :  

• Enseignants-chercheurs étrangers ;  
• Enseignants locaux invités par IFI ;
• Chercheurs de l'IFI ;  
• Doctorants/stagiaires de l'IFI ;
• Étudiants en stage de master 2.

5. Intelligence artificielle et systèmes multi-agent 

Ce module a pour objectif de procurer les connaissances d’intelligence artificielle et systèmes multi-agents. 

Intelligence artificielle : 

• Problèmes et algorithmes de recherche ;
• Systèmes d'inférence et systèmes experts représentation de la logique et des connaissances; Définition et composants d'un système expert ;
• Algorithme pour la chaîne avant, arrière et mixte ;
• Planification. 

Systèmes multi-agent : 

• Vue d'ensemble du système multi-opératoire ;
• Décrivez les acteurs et l'environnement ;
• Architecture opérationnelle (réactive, cognitive, hybride) • Interaction entre acteurs et communication ;
• Coordination et comment parvenir à un compromis.

6. Bases de données avancées 

Une évolution constante de la technologie des bases de données consiste à exprimer une part toujours plus importante de la sémantique des domaines d’application directement comme des fonctions fournies par le logiciel de gestion de bases de données et invoquées par les programmes d’application, au lieu de devoir programmer ces fonctions dans les programmes d’applications construits par les développeurs d’applications 

• Présentation de la base ;
• Performance de base de données ;
• Système de base de données actif ;
• Système de base de données temporelle-spatiale ;
• Quelques directions de développement pour la gestion des données.

7. Conception et architecture des réseaux

Le cours "Conception et architecture des réseaux" fait un rappel et un approfondissement des connaissances des auditeurs sur les principes de base de fonctionnement des réseaux informatiques, l'organisation physique et logique des réseaux, les différents types de protocoles, leur utilisation dans la pratique. Dans un premier temps les protocoles les plus importants de la couche application seront discutés, ainsi que les protocoles de transport et de routage de l'Internet Dans un deuxième temps il est prévu de discuter les technologies des réseaux locaux, les propriétés des liens de communications, leurs performances et leurs limites, ainsi que les approches et les protocoles qui assurent un transfert fiable de données au sein des réseaux informatiques.

 

8. Fouille de données et recherche d’informations 

Le contenu de ce cours concerne les méthodes de fouille de données méthodes sans apprentissage plutôt exploratoires et méthodes d’apprentissage supervisé On étudie particulièrement les méthodes de validation dans le cas d’apprentissage supervisé. Les TPS sont faits sous R et Tanagra. 

• Introduction à la fouille de données ;
• Méthodes exploratoires méthodes factorielles, clustering ;
• Méthodes supervisées analyse discriminante, arbres de décision ;  
• Autres méthodes comme réseaux neuronaux, SVM Validation. 

9. Traitement d’images 

Ce module est une introduction, ou une remise à niveau, sur les méthodes et techniques de base utilisées pour le traitement des images Il fournit une vue d’ensemble des différents aspects liés à ce domaine En plus des techniques existantes, les étudiants sont amenés à réfléchir sur les difficultés liées à ce domaine. Les notions de ce cours seront approfondies par la suite dans les cours de l’option Intelligence Artificielle & Multimédia en Master 2.

• Plan de cours, Introduction à l'image ;  
• Traitements de base ;  
• Convolution, Traitement fréquentiels (Fourier) ; 
• Détection de contours ; 
• Segmentation ;  
• Opérations sur les images binaires, chaîne complète de traitement d'images.

10. Travaux personnels encadrés

Le Travail Personnel Encadré (TPE) est un module obligatoire pour tous les étudiants de l'IFI pendant leur première année de Master Il s'étale sur deux semestres (I et II), d'octobre à juillet Il a pour but de développer le sens de l’autonomie, de l’initiative et du travail individuel chez les étudiants ’étudiant doit démontrer qu’il est capable de comprendre un domaine pointu, de structurer la connaissance, de maîtriser et présenter un sujet scientifique, tout cela de façon personnelle Il s’agit d’un module très important dans la réussite des études à l’IFI car selon les sujets, il sert d’introduction soit au monde de la recherche soit au monde de l’entreprise et de l’emploi.

 

11. Recherche opérationnelle 

Problèmes d’optimisation sur les graphes problème d’ordonnancement et méthode de Pert, et flots dans les réseaux et algorithme de Ford – Fulkerson, problème du plus courts chemins Programmation linéaire modélisation des problèmes, de la résolution graphique au algorithme du simplexe Problème de la dualité et méthode dual-simplexe Modèle de Markov : Simulation, illustrations et applications Théorie des jeux : jeux non-coopératifs et jeux coopératifs, méthodes modéliser et d’analyser de problèmes.

• Problèmes d’optimisation sur les graphes : problème d’ordonnancement et méthode de Pert, et flots dans les réseaux et algorithme de Ford – Fulkerson, problème du plus courts chemins ;  
• Programmation linéaire modélisation des problèmes, de la résolution graphique au algorithme du simplexe ; 
• Problème de la dualité et méthode dual-simplexe ;  
• Modèle de Markov Simulation, illustrations et applications ;  
• Théorie des jeux, jeux non coopératifs et jeux coopératifs, méthodes modélisées et d'analyse de problèmes.

12. Ontologie et web sémantique 

Les ontologies ont des origines variées, de la philosophie à l'ingénierie des connaissances en passant par les sciences cognitives. 

L'utilisation d’ontologies, ou connaissances, est de plus en plus importante dans les systèmes d’information (SI) Ce cours permet à l'étudiant d'approfondir les fondements méthodologiques et techniques de l’ingénierie des connaissances à base d’ontologies Il a pour but de présenter les notions de base sur l’ingénierie ontologique, des langages de formalisation, des méthodologies pour la construction d'une ontologie et la validation d'une ontologie, ainsi des applications à base d’ontologies.

De plus, ce cours vise à fournir une ouverture sur la recherche dans le domaine du web sémantique Différentes facettes relatives aux langages et modèles de données pour le web sémantique seront introduits langages de balisage et de transformation de documents électroniques, langage de description de ressources, langage de représentation d'ontologies.

 

13. Théorie de la complexité et algorithme approchés

Un aperçu de la théorie de la complexité informatique Signification Méthodes d'évaluation de l'efficacité d'un algorithme Introduction à certaines directions de recherche en théorie de la complexité informatique. 

Méthodes dans les théories algorithmiques méthodes gloutonnes, méthodes divisibles, méthodes de programmation dynamique, approchées par branches Pour chaque méthode, apprenez quelques problèmes mathématiques importants et analysez la complexité de calcul des algorithmes proposés. 

Complexité informatique, problèmes P et NP Étudier une classe de problèmes NP-complets. 

Algorithmes d'approximation principes généraux, évaluation Analyser certaines méthodes pour l'approximation des algorithmes, l'apprentissage de certains problèmes mathématiques, l'approximation des algorithmes pour les résoudre et les évaluer.

 

14. Anglais général 

Connaissance de base de la langue anglaise

 

15. Réalité virtuelle et augmentée 

Ce module est une introduction aux méthodes et techniques utilisées en réalité virtuelle et augmentée Il fournit une vue d’ensemble des différents aspects liés à ce domaine Des liens avec le cours de Vision par ordinateur seront faits en discutant de réalité virtuelle.

• Introduction à la réalité virtuelle et augmentée ; 
• Algorithmes de base d’affichage 2D tracé de lignes, de courbes simples, affichage de la partie visible de l’image ;  
• Algorithmes pour l’affichage 3D rendu polygonal 3D, élimination des parties cachées, algorithme Z-buffer ;  
• Transformations matricielles pour la modélisation de scènes translation, rotation, mise à l’échelle, perspective, projection 3D / 2D ;  
• Modèles d’éclairage et de lumière ; 
• Modèles de réflexion et de shading ;  
• Technique de lancer de rayons ;  
• Technique de radiosité Modélisation de courbes et surfaces modèles paramétriques, courbes de Bézier et splines ;  
• Techniques d'anti-aliassage.

16. Vision par ordinateur 

Ce module est la suite du cours de Traitement d’images enseigné en première année Il aborde des problèmes beaucoup plus complexes que la transformation simple de l’image Il fournit une vue d’ensemble des différents aspects liés à ce domaine, autant dans les algorithmes existants que la recherche actuelle. En plus des techniques existantes, les étudiants sont amenés à réfléchir sur les difficultés liées à ce domaine Des liens avec le cours de Synthèse d'images seront faits en discutant de réalité virtuelle et de réalité augmentée Ce cours possède aussi d'autres liens vers les cours de Reconnaissance des formes et d'Indexation de documents multimédia enseignés pendant ce même semestre.

 

17. Interaction Homme- Machine 

Ce module est une introduction à l'interaction homme-machine (ou humain-machine). Ce module montre les principes de base du base, autant sur les modèles d'utilisateur, d'architecture logicielle, tout en prenant en compte les principes d'ergonomie. Ce cours touchera aussi aux principes de visualisation 2D et 3D, ainsi qu'aux interfaces multimodales.

• Plan de cours, Introduction au domaine et à ses problématiques ;  
• Modélisation cognitive de l’opérateur (modèle du processeur humain) ;  
• Modélisation centrée utilisateur et principes d'ergonomie ;  
• Modèles de tâches ;  
• Architectures logicielles et modèles de conception ;  
• Evaluation des IHM ;  
• Visualisation graphique 2D et 3D ;  
• Interaction et multimodalité ;  
• Interaction et mobilité.

18. Reconnaissance des forms 

Ce module permet à l'étudiant d'approfondir les fondements théoriques et techniques du domaine de la Reconnaissance des formes: approches statistiques et approches connexionnistes De plus, il vise à fournir une ouverture sur la recherche dans le domaine du domaine de la Reconnaissance des formes. Le cours est divisé en plusieurs parties théoriques et d’ateliers. Les ateliers s'organisent autour de mini-projets à réaliser en équipe permettant une opportunité pédagogique axée sur la mise en pratique des concepts théoriques.

 

19. Modélisation et simulation des systèmes complexes 

Introduction aux techniques de modélisation et de simulation informatique des systèmes complexes naturels et sociaux, avec un focus particulier sur la modélisation à base d’agents et son usage.

• Présenter les fondements théoriques des systèmes complexes ;  
• Présenter les fondements théoriques de la modélisation et de la métamodélisation ;  
• Présenter les fondements informatiques de la simulation ;  
• Présenter un ensemble de méta-modèles (automates cellulaires, microsimulation, modèles agrégés, …) ; 
• Aborder en détail le méta-modèle à base d’agents ;  
• Présenter les plate-formes de simulation à base d’agents (Net ogo, Repast, GAMA) ; 
• Organiser un ensemble de travaux pratiques sur la plate-forme GAMA ;   
• Approfondir (selon l’intérêt des étudiants) l’un des domaines d’application (épidémiologie, biologie, écologie, sciences sociales) sous forme de travaux pratiques.

20. Indexation de documents multimédia 

Le but de ce cours est de faire découvrir aux étudiants les techniques de l’état de l’art pour la gestion de documents multimédia, et d’apporter aux étudiants à la fois les connaissances fondamentales et les outils nécessaires pour l’implémentation de leur propre système d’indexation et de recherche multimédia.

Ce module détaille les principes fondamentaux de l'indexation et de la recherche d'informations multimédia enjeux, problématique, technologies et méthodes mises en œuvre actuellement et perspectives à court ou moyen terme.

 

21. Machine Learning (analyse et conception du système avancé) 

Construire des systèmes artificiels capables d'apprendre est un des paradigmes fondamentaux de l'IA Au cours des 10 dernières années, l'apprentissage automatique a connu une évolution considérable et est aujourd'hui une branche majeure de l'IA. Le cours consolide les notions fondamentales déjà abordées dans d'autres modules (entres autres par des exercices pratiques) et introduit les notions plus avancées dans ce domaine.

 

 

22. Bibliographie et étude de cas

Ce module vise à approfondir les connaissances et la compréhension des auditeurs sur la vision par ordinateur. 

Ce module est avant tout un travail individuel d'analyse d'articles scientifiques. Chaque auditeur choisit un article scientifique et doit l'analyser pendant le semestre selon deux aspects (1) analyse détaillée et synthèse du contenu scientifique de l'article (2) recherche bibliographique et synthèse du domaine de recherche de l'article choisi.

 

23. CV & Lettre de motivation 

Ce module vise à doter les étudiants de compétences pour compiler un curriculum vitae, mettre en évidence les compétences, mettre l'accent sur les aspirations de carrière ainsi que de composer une demande de stage / d’emploi. 

• Introduction à un CV scientifique, demande d'emploi/de stage ; 
• L'importance d'embellir un document administratif ; 
• Exemples de curriculum vitae, formulaire de demande (demande de stage et réponse à une offre de stage).

24. Anglais académique 

Consolider et améliorer les connaissances en grammaire et en vocabulaire anglaise dans le domaine des systèmes intelligents et multimédia Améliorez votre compréhension de textes professionnels en anglais. Familiarisez-vous avec l'écriture et la présentation de contenu professionnel en anglais.

Écouter - Parler 

• Fournir des compétences d'écoute de base, capturer l'idée principale lors de la communication avec les Vietnamiens ; 
• Pratiquer la prononciation ; 
• Écoutez des conversations de communication simples sur un certain nombre de sujets ; 
• Fournir un vocabulaire de base de la communication.

Grammaire - Écrire  

• Fournir des structures de grammaire vietnamienne (en langue parlée et écrite) ;
• Rédigez un essai simple présentant vos intérêts personnels, votre famille, votre environnement d'apprentissage et votre travail au Vietnam ;
• Écrivez les messages simples et les messages dont vous avez besoin dans la vie de tous les jours.