Traitement du signal et de l'image (CORO SIP)
Responsables du Master : Guy Lebret (M1), Sébastien Bourguignon (M2) et Olivier-Henri Roux
Présentation
Le programme SIP (Signal and Image Processing) fournit les compétences nécessaires en modélisation du signal, en traitement d'images et en apprentissage automatique, pertinentes pour la théorie et la pratique de l'analyse de données et de la recherche d'information pour le développement de méthodes numériques modernes. Les cours de SIP abordent la théorie et la pratique des techniques avancées d'analyse de données, de la statistique computationnelle, mathématiques appliquées, calcul scientifique et imagerie numérique, à leur application pratique dans plusieurs domaines tels que le génie biomédical, l'imagerie, le traitement audio et les technologies de l'information. . La principale caractéristique du programme est la conception de solutions mathématiques pour le traitement des signaux et des images, la prise en compte des spécificités physiques de ces données et l'adaptation numérique de ces solutions au contexte applicatif, à la quantité de données et aux ressources de calcul disponibles. Le programme d'études dure deux années académiques - notées M1 et M2. Le traitement du signal et de l'image est l'une des quatre spécialités disponibles dans le flux Control and Robotics. Certains des cours M1 sont enseignés dans les quatre spécialités tandis que les cours M2 sont spécifiques à une spécialité. Voir le contenu du cours pour plus de détails. La langue d'enseignement est l'anglais pendant les deux années.
Compétences développées
- Établir un modèle statistique pertinent pour la représentation et l'analyse des données
- Proposer une solution méthodologique et sa mise en œuvre numérique adaptée au contexte applicatif
- Acquérir une solide expérience sur les applications réelles du traitement du signal et de l'image dans la recherche et l'innovation
- Identifier des modèles, effectuer des simulations et analyser des résultats
- Entreprendre une étude bibliographique d'ouvrages existants sur un problème scientifique Communiquer des résultats complets de manière significative
- Gérer et superviser des projets de recherche et d'innovation
Contenu des cours - M1
30 ECTS crédits par semestre
Autumn Semester Courses | ECTS | Spring Semester Courses | ECTS |
---|---|---|---|
Signal Processing | 5 | Group Project | 6 |
Classical Linear Control | 5 | Optimization Techniques | 4 |
Artificial Intelligence | 4 | Mobile Robots | 4 |
Embedded Electronics | 4 | Programming Real Time Systems | 4 |
Systems Identification and Signal Filtering | 4 | Computer Vision | 4 |
Embedded Computing | 4 | Spectral and Time Frequency Analysis | 4 |
Modern Languages * | 4 | Modern Languages * | 4 |
* 'Français langue étrangère' à l'exception des francophones qui suivent le cours 'Cultural and Communicational English'
NB : les cours peuvent être soumis à des changements mineurs
Contenu des cours - M2
30 ECTS crédits par semestre
Autumn Semester Courses | ECTS |
---|---|
Statistical signal processing and estimation theory | 4 |
Digital signal and image representations | 4 |
Machine learning, data analysis and information retrieval | 4 |
Signal and image restoration, inversion methods | 4 |
Mathematical tools for signal and image processing | 4 |
Biomedical signals, images and methods | 4 |
Modern Languages * | 4 |
Project | 2 |
Conferences | - |
* 'Français langue étrangère' à l'exception des francophones qui suivent le cours 'Cultural and Communicational English'
Spring Semester | ECTS |
---|---|
Master Thesis/Internship | 30 |
Exemples de stages en médecine :
- Analyse des signaux électromyographiques pour la caractérisation des maladies neuromusculaires
- Reconstruction d'images de tomographie par émission de positrons dans le contexte de statistiques faibles
- Amélioration de la résolution en imagerie par résonance magnétique pour le diagnostic cardiovasculaire
Exemples de stages précédents dans l'industrie :
- Optimisation d'un système de surveillance de la pression des pneus dans un véhicule automobile
- Algorithme d'imagerie rapide pour la microscopie à illumination structurée
Exemples de stages dans des laboratoires de recherche :
- Optimisation numérique pour la récupération du signal échographique clairsemé
- Analyse et classification des sons environnementaux à l'aide de méthodes d'apprentissage en profondeur
NB : les cours peuvent être soumis à des changements mineurs
Perspectives d'emploi ou d'études complémentaires :
- Secteurs : santé, communication, technologie, transport
- Domaines : génie biomédical, imagerie industrielle, ingénierie audio, informatique, mathématiques appliquées, recherche et innovation
- Postes : analyste de données, chercheur, ingénieur en procédés, ingénieur concepteur, ingénieur en recherche et innovation (post-doctorat)
Publié le 25 mars 2017
Mis à jour le 15 novembre 2019
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Candidater en ligne
- Candidater entre le 15 novembre 2019 et le 15 avril 2020
- Qui peut candidater ?
- Téléchargez le guide du candidat et ouvrir la plateforme eCandidat :
https://ecandidat.ec-nantes.fr/
- Utilisez le drapeau (en haut à droite) pour sélectionner votre langue.
- Commencez par créer votre compte.
- Aucun frais d'inscription
Contact
Frais de scolarité
- Frais de scolarité (étudiants non-européens)
- Bourses
Enseignement et Recherche
Ce master s'appuie sur les enseignants-chercheurs de Centrale Nantes et les moyens de recherche du laboratoire LS2N.
Partenariats
Total, Renault, Nantes University Hospital (CHU).
Formation
- INGÉNIEUR GÉNÉRALISTE
- CENTRALE DIGITAL LAB
- ÉCHANGES POUR ÉTUDIANTS INTERNATIONAUX
- BACHELOR
- INGÉNIEUR DE SPÉCIALITÉ
- INNOVATION PÉDAGOGIQUE
- MASTERS ET MASTERS ERASMUS MUNDUS
- MASTÈRES SPÉCIALISÉS
- DOCTORAT
- FORMATION CONTINUE
- UNE FORMATION PROFESSIONNALISANTE
- ENGAGEMENT CITOYEN