Informatique S2

Positionnement : Semestre 2UE : InformatiqueECTS : 6
Nombre d’heures : 122,5h
Modalité : Présentiel (100%)
 L’UE Sciences de l’ingénieur est constituée de 3 éléments constitutifs d’UE :  

• Bases de l’Intelligence Artificielle
• TP Informatique – Python (2)
• Administration de bases de données

 
La note finale associée à cette UE est calculée en pondérant les notes des 3 ECUE avec les coefficients associés.
 
ECUE 1 Bases de l’IA (Coef : 2) – 42h (Cours, TD,TP) - 10h (Estimation temps de travail personnel)
 
Objectifs : Ce module a pour objectif de présenter une introduction aux techniques utilisées en intelligence artificielle
 
Contenu :  

• Visualisation et réduction de données :
  • Objectifs
  • Création d’un workflow Orange
  • Réduction de données
  • Sélection d’attributs
  • Régression
• Tests de performance
  • Objectifs
  • Classification
  • Analyse approfondie

 
Compétences visées : A l’issue du cours l’étudiant est capable :
- De créer un workflow orange
- De réduire la taille des données et de sélectionner les principales
- Classifier des résultats de prédictions.
 
Modalités d’évaluation :  Projets avec rendus (code, résultats) + présentation
 
ECUE 2 TP informatique – Python (2) (Coef : 1) – 21h (TP) – 5h (Estimation temps de travail personnel)
 
Objectifs : Approfondir des outils utilisés en Python
 
 
Contenu :  

• Description des méthodes Words Embedding (bag of word, TF-IDF, Word2Vec)
• Utilisation de Python et Scikit Learn pour entrainer un modèle d’apprentissage
• Construction d’un modèle d’apprentissage, tests et évaluation

 
 
Compétences visées : 
- Maitriser les méthodes pour classifier le texte.
- Construire un modèle d’apprentissage, de le tester et de l’évaluer
 
 
Modalités d’évaluation : Contrôle continu sous forme de TP 
ECUE 3 : Administration bases de données (Coef : 3) – 59,5h (Cours, TD, TP)  - 10h (Estimation temps de travail)
 
Objectifs : Acquérir les fondamentaux sur les bases de données.
Remise à niveau des étudiants par rapport à leur acquis précédents et renforcer les connaissances conceptuelles et techniques.
 
Contenu :  

• Introduction – Généralités - Etat de l’art des technologies utilisées pour les bases de données.
• Bases de données relationnelles :
  • Modélisation conceptuelle (rappel et renforcement) 
  • Schémas relationnels et normalisation .  Normalisation en 3FN. (rappel)
  • Langage algébrique
  • Langage SQL :  rappel des fondamentaux ; mise en œuvre de requêtes simples
  • SQL avancé : mise en œuvre de requêtes complexes.
  • Architectures des bases de données relationnelles
  • Optimisation : méthodes d’indexation :  Arbre B+, Bitmap, Hachage, …
  • Optimisation des requêtes SQL.
• Bases de données temps réel
  • Objectifs - Catégories de systèmes temps réel
  • Contrainte temporelle
  • Données temporelles - Concurrence
  • Architectures physiques – Technologies
  • Exemple des jeux en ligne
• Bases de données multimédia 
  • Objectifs et principes : périmètre, indexation
  • Architectures physiques
  • Recherche par le contenu. 
• Bases de données réparties

Compétences visées :
Être capable de concevoir un schéma relationnel et les requêtes associées à la base de données
Être capable d’intégrer un SGBD dans une architecture multimédia
Comprendre et utiliser les mécanismes de recherche par le contenu
 
Modalités d’évaluation : Contrôle continu + examen final.
 

• Contrôle continu
• Projet(s)
• Mémoire
• Examen final