Cet enseignement présente les technologies de pointe et l'innovation en calcul haute performance. Les principaux composants de l'infrastructure informatique sont analysés et discutés.
Compétences spécifiques visées :
Compréhension du contexte national et international du HPC et de ses enjeux futurs
Installation et configuration d’un cluster Linux HPC ; utilisation de gestionnaires de packages (module, spack)
Infrastructures cloud et grilles
Compétences générales visées :
Utilisation de supercalculateurs
Veille technologique sur la base de présentations en langue anglaise (participation à des workshops / ...)
Connaissances requises :
Notions de base sur l’utilisation et l’administration d’une machine Linux
Programme :
Introduction au calcul haute performance et présentation du contexte international
Présentation d’un centre de calcul, et en particulier du mésocentre de calcul régional ROMEO
Utilisation d’un supercalculateur moderne
Composantes principales d'un supercalculateur => Cette partie sera traitée sous la forme de recherche personnelle, qui donnera lieu à une présentation orale devant le groupe
Détail et mise en œuvre des différentes briques logicielles constituant les supercalculateurs ; administration, maintenance => Cette partie fera l’objet d’une évaluation sous forme de projet.
Les enjeux futurs du calcul haute performance => Cette partie donnera lieu à l'étude de présentations technologiques en langue anglaise, et pourra impliquer la participation à des événements internationaux.
Traitement d'images
CHPS0703
Semestre : 7
ECTS : 4
0 points
Responsables : Nicolas PASSAT (Responsable) - département Informatique IUT (IUT RCC - Reims)
Volume horaire :
Nature
CM
TD
TP
Total
Durée
8h
8h
10h
26h
Modalités de contrôle des connaissances :
Épreuves
Nature
CRTP
DST
EOT
Total
Durée
2h
0h30
Points
Cas général
1ère session
50
50
0
100%
2ème session
50
0
50
100%
Dispense contrôle continu
1ère session
50
50
0
100%
2ème session
50
0
50
100%
Objectifs :
L’objectif de ce cours est d’acquérir les notions fondamentales et les principes de bases pour l'étude, l'analyse et le traitement des images numériques.
Compétences spécifiques visées :
Compréhension et mise en œuvre des algorithmes classiques de traitement d’images
Connaissances de base sur une chaîne de traitement d’images, le filtrage, les notions de contour et de région et la classification de données pour le traitement des images
Compétences générales visées :
Traitement et analyse d'images
Connaissances requises :
Notions de base de Mathématiques ; algorithmique et complexité ; programmation
Programme :
Acquisition et caractéristiques des images numériques (histogramme, propriétés spatiales, connexité, propriétés liées à l’intensité, notion de bruit)
Prétraitement : statistiques et débruitage ; anamorphose et filtrage linéaire et non linéaire (gaussien discret, binomial, filtre médian …), transformée de Fourier et filtrage fréquentiel
Restitution et comparaison : morphologie mathématique binaire et niveaux de gris
Géométrie et topologie discrètes : approches cartésiennes, graphes, et modèles simpliciaux ; notions de transformations digitales topologiquement invariantes
Segmentation
Approche contours (level-sets, …)
Approche régions (watershed, croissance de régions, split and merge, …)
les différentes étapes de la génération d'une image de synthèse à partir d'un modèle 3D
un état de l'art sur les concepts fondamentaux, les principaux modèles et les différents matériels existants autour de la réalité virtuelle et/ou augmentée
ainsi qu'une mise en pratique des principaux concepts avec quelques outils dédiés
Compétences spécifiques visées :
Maîtriser les différentes étapes de la génération d'une image de synthèse à partir d'objets 3D
Implémenter une application de rendu 3D
Comprendre et maîtriser les différents aspects matériels et logiciels de la réalité virtuelle
Connaître, comprendre, et évaluer les différentes techniques de la réalité virtuelle et augmentée
Concevoir et évaluer un projet d'environnement virtuel à partir d'objectifs définis
Compétences générales visées :
Aspects conceptuels, matériels et logiciels de la réalité virtuelle et augmentée
Connaissances requises :
Notions de base de Mathématiques ; algorithmique et complexité ; programmation en C++ et en Python
Programme :
Informatique graphique :
Représentation, modélisation d’objet 3D et traitement algorithmique pour la synthèse d’images
Graphe de scène et représentation hiérarchique
Z-Buffer, ray-tracing
Rendu réaliste (radiométrie, méthodes de Monte-Carlo, modèles de matériaux)
OpenGL et shader, ...
Réalité virtuelle et Réalité augmentée :
Aspects généraux ; historique
Concepts de base et définitions
Interfaces et technologies : différents types d’interfaces
Techniques associées à la réalité virtuelle et à la réalité augmentée
Visualisation immersive et interaction
Génie Logiciel
CHPS0705
Semestre : 7
ECTS : 4
0 points
Responsables : Jean-Charles BOISSON (Responsable) - département Informatique (UFR SEN)
Volume horaire :
Nature
CM
TD
TP
Total
Durée
10h
10h
10h
30h
Modalités de contrôle des connaissances :
Épreuves
Nature
Projet
CR
DST
EOT
Total
Durée
2h
0h30
Points
Cas général
1ère session
20
20
60
0
100%
2ème session
20
20
0
60
100%
Dispense contrôle continu
1ère session
20
20
60
0
100%
2ème session
20
20
0
60
100%
Objectifs :
Etre capable de définir et de gérer la politique de développement d’un projet dans un contexte hautement collaboratif
Compétences spécifiques visées :
Acquisition/renforcement de la modélisation UML
Maîtrise des patrons de conception objet
Prise en main d'un gestionnaire de versions décentralisé
Compétences générales visées :
Appréhension des modèles à objet
Compréhension des enjeux d'un développement industriel dans un contexte Agile
Gestion de projet collaborative
Connaissances requises :
Programmation orientée objet
Programme :
Présentation des modèles à objet
Les relations entre objets : étude des différents types de couplage
La modélisation UML : présentation, étude des principaux diagrammes et écueils à éviter
Les patrons de conceptions : présentation et mise en œuvre
Modèle Vue Contrôleur (MVC) : présentation et étude de cas
Gestion de projet Agile : manifeste Agile, bonnes pratiques et détails autour de l’Extreme Programming (XP)
Introduction aux éléments finis
CHPS0706
Semestre : 7
ECTS : 4
0 points
Responsables : François LEFÈVRE (Responsable) - département Mathématiques (UFR SEN)
Volume horaire :
Nature
CM
TD
TP
Total
Durée
14h
6h
10h
30h
Modalités de contrôle des connaissances :
Épreuves
Nature
Projet
DST
EOT
Total
Durée
2h
0h30
Points
Cas général
1ère session
50
50
0
100%
2ème session
50
0
50
100%
Dispense contrôle continu
1ère session
50
50
0
100%
2ème session
50
0
50
100%
Objectifs :
Appliquer sur ordinateur la méthode des éléments finis et les méthodes numériques associées
Compétences spécifiques visées :
Mise en œuvre informatique de la méthode des éléments finis
Compétences générales visées :
Simulation numérique
Connaissances requises :
Bases de calcul différentiel et intégral ; intégration numérique. Algorithmique/Programmation.
Programme :
Maillages : triangulation, qualité, structures de données
Modélisation de la diffusion et du transfert thermique
Méthode des Eléments Finis en 2D : formulation variationnelle, méthode de Galerkine, discrétisation EF-P1, coefficients élémentaires, intégration numérique, algorithme d'assemblage du système linéaire
Responsables : Aline LELARGE (Responsable) - département Langues (UFR SEN)
Volume horaire :
Nature
TD
Total
Durée
20h
20h
Modalités de contrôle des connaissances :
Épreuves
Nature
Projet
Oral
Total
Durée
0h15
Points
Cas général
1ère session
50
50
100%
2ème session
50
50
100%
Dispense contrôle continu
1ère session
50
50
100%
2ème session
50
50
100%
Objectifs :
Acquérir les compétences de base de l'anglais technique dans le domaine de l'informatique.
Compétences spécifiques visées :
Faire une présentation orale convaincante d’un thème/document étudié (méthodologie de la communication)
Ecrire un texte argumentatif (méthodologie de l’essay)
Elargir sa connaissance du lexique relatif à l’Informatique et aux TIC à travers les documents étudiés
Compétences générales visées :
Compétences relatives à l’apprentissage d’une langue étrangère au niveau B2 du Cadre Européen Commun de Référence pour les Langues (CECRL) : compréhension de l’oral, compréhension de l’écrit, expression orale en continu et en interaction, expression écrite
Connaissances requises :
Etude de la langue anglaise dans l’enseignement secondaire et supérieur
Programme :
L’ordinateur et les TIC : matériel et logiciels ; les systèmes d’exploitation ; les langages de programmation ; Informatique, Internet et société (programme non exhaustif)
Remarque : étant donné le niveau attendu en fin de diplôme de Master (B2/C1), il est vivement recommandé de compléter les enseignements et apprentissages en TD d’Anglais par un travail personnel au CRL (Centre de Ressources en Langues) du campus, bâtiment 5ter. Ce travail se fera en autonomie mais l'étudiant pourra bénéficier du guidage et de l’accompagnement de son enseignant d'Anglais.
Fournir aux étudiants une introduction à la programmation massivement parallèle sur GPU, au travers de l’étude approfondie de cas d’applications concrets
Compétences spécifiques visées :
Programmation graphique 3D en temps réel
Programmation parallèle sur GPU
Programmation en CUDA et OPENCL
Compétences générales visées :
Programmation hétérogène sur architecture GPU et manycore
Modèles de programmation (architecture, modèle mémoire, programmation parallèle)
Programmation graphique avancée (tracé de rayons temps réel, ...)
Méthode et outils de débogage et d’optimisation (NSIGHT, …)
Programmation GPGPU / manycore (portage d’algorithmes sur architectures massivement parallèles, localité mémoire, stratégie de cache, vectorisation ...)
Algorithmique manycore (tri parallèle, résolution de systèmes linéaires, générateurs de nombres aléatoires, …)
Rendu avec OptiX
Architecture des processeurs et optimisation
CHPS0803
Semestre : 8
ECTS : 4
0 points
Responsables : Clément FOYER - département Informatique (UFR SEN)
Volume horaire :
Nature
CM
TP
Total
Durée
12h
18h
30h
Modalités de contrôle des connaissances :
Épreuves
Nature
Projet
Oral
Total
Durée
0h20
Points
Cas général
1ère session
50
50
100%
2ème session
50
50
100%
Dispense contrôle continu
1ère session
50
50
100%
2ème session
50
50
100%
Objectifs :
Connaissances sur le fonctionnement interne des processeurs, et prise en compte pour le développement de programmes efficaces
Compétences spécifiques visées :
Connaissance des architectures scalaires et superscalaires des processeurs
Connaissance des mémoires caches et de leur fonctionnement
Connaissance des spécificités des architectures x86 (SMT, AVX, ...)
Connaissance des métriques d’optimisation (roofline model, taux de vectorisation)
Compétences générales visées :
Connaissance avancée des processeurs et de leur fonctionnement interne, permettant leur meilleure exploitation dans un objectif de calcul haute performance
Connaissance et pratique des techniques d’optimisation classiques (blocking, double buffering, vectorisation)
Découverte des architectures des processeurs (ARM, x86) et des jeux d’instructions spécifiques
Mise en pratique des méthodes d’optimisation (résolution des partages de données, utilisation de la vectorisation, déroulage de boucles, double buffering, utilisation de halos, algorithmes bloqués)
Inférence statistique et modélisation
CHPS0804
Semestre : 8
ECTS : 4
0 points
Responsables : Djamal LOUANI (Responsable) - département Mathématiques (UFR SEN)
Volume horaire :
Nature
CM
TD
TP
Total
Durée
16h
10h
4h
30h
Modalités de contrôle des connaissances :
Épreuves
Nature
Projet
DST
EOT
Total
Durée
2h
0h30
Points
Cas général
1ère session
50
50
0
100%
2ème session
50
0
50
100%
Dispense contrôle continu
1ère session
50
50
0
100%
2ème session
50
0
50
100%
Objectifs :
Maîtrise des différentes étapes de la mise en œuvre d’une analyse statistique dans un objectif de modélisation
Maîtrise des tests paramétriques usuels
Mise en application avec le logiciel R
Compétences spécifiques visées :
Modélisation par des méthodes de régression linéaire
Compétences générales visées :
Analyse statistique des données
Connaissances requises :
Probabilités et statistique niveau Licence de Mathématiques, Econométrie ou Informatique
Connaissances de base du logiciel R.
Programme :
Estimation empirique
Estimation par des méthodes élaborées :
méthode des moments
méthode du maximum de vraisemblance
Intervalle de confiance
Introduction au test ; tests paramétriques usuels
Modélisation :
modélisation linéaire
ANOVA
Optimisation et recherche opérationnelle
CHPS0805
Semestre : 8
ECTS : 4
0 points
Responsables : Pierre DELISLE (Responsable) - département Informatique (UFR SEN)
Volume horaire :
Nature
CM
TD
TP
Total
Durée
20h
10h
10h
40h
Modalités de contrôle des connaissances :
Épreuves
Nature
Projet
DST
EOT
Total
Durée
2h
0h30
Points
Cas général
1ère session
40
60
0
100%
2ème session
40
0
60
100%
Dispense contrôle continu
1ère session
40
60
0
100%
2ème session
40
0
60
100%
Objectifs :
Acquérir les connaissances de base permettant d’appréhender la résolution d’un problème d’optimisation
Se familiariser avec les différentes méthodes d’optimisation et leurs implémentations logicielles
Développer une application permettant de résoudre un problème d’optimisation donné
Compétences spécifiques visées :
Programmation linéaire
Programmation dynamique
Résolution exacte ou approchée de problèmes d’optimisation
Implémentation logicielle de méthodes d’optimisation, utilisation d’outils libres et commerciaux
Compétences générales visées :
Domaines d’application de l’optimisation et de la recherche opérationnelle
Modélisation de problèmes d’optimisation dans un paradigme donné
Méthodes d’optimisation exactes, heuristiques et méta-heuristiques
Connaissances requises :
Algorithmique et structures de données élémentaires (tas, piles, files, listes, arbres, graphes). Programmation C/C++.
Programme :
Programmation linéaire : méthode du simplexe, dualité
Programmation dynamique : modélisation sous forme de problèmes de plus courts chemins
Problèmes d’optimisation : voyageur de commerce, sac à dos, ordonnancement, flot
Programmation linéaire en nombres entiers : méthodes branch and bound
Notion de voisinage, méthodes de recherche locale, heuristiques
Méta-heuristiques : algorithmes génétiques, optimisation par colonie de fourmis, recherche taboue
Etude bibliographique
CHPS0806
Semestre : 8
ECTS : 2
0 points
Responsables : Pierre DELISLE (Responsable) - département Informatique (UFR SEN)
Volume horaire :
Nature
CM
TD
Total
Durée
4h
6h
10h
Modalités de contrôle des connaissances :
Épreuves
Nature
CR
Oral
Total
Durée
0h20
Points
Cas général
1ère session
60
40
100%
2ème session
60
40
100%
Dispense contrôle continu
1ère session
60
40
100%
2ème session
60
40
100%
Objectifs :
Initier à la recherche bibliographique et à la synthèse de l'information scientifique
Compétences spécifiques visées :
Savoir utiliser un logiciel de gestion bibliographique (Zotero, EndNote, BibTeX, …)
Rédiger un rapport de synthèse bibliographique dans un style scientifique
Présenter oralement le résultat d’une étude bibliographique
Compétences générales visées :
Réaliser un état de l’art scientifique sur un thème associé à l’Informatique
Rechercher, analyser et comparer des informations provenant de sources scientifiques variées
Appréhender les questions scientifiques nouvelles et l’innovation en Informatique
Connaissances requises :
Programme :
Description et fonctionnement des bases de données scientifiques
Description d’un article scientifique et de la notion de bibliographie
Réalisation d’une d’étude bibliographique : recherche des informations, analyse et synthèse des informations, rédaction et présentation orale
Stage
CHPS0807
Semestre : 8
ECTS : 4
0 points
Responsables : Luiz-Angelo STEFFENEL (Responsable) - département Informatique (UFR SEN) Christophe JAILLET (Responsable) - département Informatique (UFR SEN)
Volume horaire :
Nature
Total
Durée
0h
Modalités de contrôle des connaissances :
Épreuves
Nature
Oral
CR
Stage
Total
Durée
0h20
Points
Cas général
1ère session
30
30
40
100%
2ème session
30
30
40
100%
Dispense contrôle continu
1ère session
30
30
40
100%
2ème session
30
30
40
100%
Objectifs :
Traiter en entreprise d’un sujet préalablement étudié dans le cursus
Compétences spécifiques visées :
Compétences générales visées :
Connaître la vie de l'entreprise
Maitriser les codes et usages du travail en entreprise
Connaissances requises :
Programme :
Le stage peut être à visée industrielle ou académique. Le sujet est fixé en accord avec les responsables de la formation.
Organisation :
pour les apprenants en contrat d’apprentissage ou en contrat de professionnalisation, le stage commence au début de l’année universitaire, ou dès la signature du contrat
le calendrier d’alternance est disponible sur le site Web de la formation
pour les apprenants en formation initiale sous statut étudiant, le stage suit le rythme de l’alternance ; il a une durée cumulée de 8 semaines (minimum) à 6 mois, entre janvier et fin août
Anglais
AN0811
Semestre : 8
ECTS : 3
0 points
Responsables : Aline LELARGE (Responsable) - département Langues (UFR SEN)
Volume horaire :
Nature
TD
Total
Durée
20h
20h
Modalités de contrôle des connaissances :
Épreuves
Nature
Projet
Oral
Total
Durée
0h15
Points
Cas général
1ère session
50
50
100%
2ème session
50
50
100%
Dispense contrôle continu
1ère session
50
50
100%
2ème session
50
50
100%
Objectifs :
Consolider ses connaissances de l’Anglais technique dans le domaine de l’Informatique Pour obtenir 10/20, les étudiants devront avoir le niveau B2 dans les compétences évaluées par l'enseignant.
Compétences spécifiques visées :
Extraire des informations pertinentes dans un texte ou un dossier de textes
Prendre part à une discussion contradictoire
Elargir sa connaissance du lexique relatif à l’Informatique et aux TIC à travers les documents étudiés
Compétences générales visées :
Compétences relatives à l’apprentissage d’une langue étrangère au niveau B2 du Cadre Européen Commun de Référence pour les Langues (CECRL) : compréhension de l’oral, compréhension de l’écrit, expression orale en continu et en interaction, expression écrite
Connaissances requises :
Étude de la langue anglaise dans l’enseignement secondaire et supérieur
Programme :
La sécurité des données et des réseaux, le cloud, la technologie portable, l’Internet des objets, le Big Data (programme non exhaustif)
Remarque : étant donné le niveau attendu en fin de diplôme de Master (B2/C1), il est vivement recommandé de compléter les enseignements et apprentissages en TD d’Anglais par un travail personnel au CRL (Centre de Ressources en Langues) du campus, bâtiment 5ter. Ce travail se fera en autonomie mais l'étudiant pourra bénéficier du guidage et de l’accompagnement de son enseignant d'Anglais.
Comprendre et mettre en œuvre à la bonne échelle la programmation hétérogène à l’aide des accélérateurs de calcul (GPU, FPGA) au sein de supercalculateurs
Compétences spécifiques visées :
Programmation CUDA, OpenACC, OpenMP pour accélérateurs, OpenCL,
Architectures des accélérateurs GPU et FPGA, modèle de programmation
Utilisation des architectures CPU x86 et ARM
Programmation multi-GPU
Programmation MPI mono-nœud et multi-noeud
Compétences générales visées :
Architectures des processeurs et accélérateurs ; programmation hétérogène
Etre capable d’identifier et mettre en œuvre les algorithmes principaux de génération et de transformation d’images sous une forme qui relève du HPC
Savoir mettre en place des architectures de réseaux neuronaux profonds adéquates et optimisées pour les problèmes liés à la captation de flux denses d’images, la génération d’images et leur transformation et analyse
Compétences spécifiques visées :
Compétences générales visées :
Connaître et savoir évaluer les architectures de réseaux de neurones profonds pour l’analyse et la transformation d’images
Connaissances requises :
Python NumPy
Programme :
Réseaux convolutifs
Réseaux temporels
Autoencodeurs
Transformeurs
GAN
Apprentissage supervisé et auto-supervisé
IA & HPC
CHPS0905
Semestre : 9
ECTS : 5
0 points
Responsables : Luiz-Angelo STEFFENEL (Responsable) - département Informatique (UFR SEN)
Volume horaire :
Nature
CM
TP
Total
Durée
20h
20h
40h
Modalités de contrôle des connaissances :
Épreuves
Nature
Projet
Oral
Total
Durée
0h20
Points
Cas général
1ère session
50
50
100%
2ème session
50
50
100%
Dispense contrôle continu
1ère session
50
50
100%
2ème session
50
50
100%
Objectifs :
Résolution de problèmes de modélisation et de classification à l’aide des méthodes de l’intelligence artificielle, et plus particulièrement de l’apprentissage profond
Compétences spécifiques visées :
Les applications industrielles et scientifiques du Deep Learning (traitement du signal, médecine, reconnaissance d’image, reconnaissance de la parole)
Développement dans des environnements matériels fortement parallèles (HPC, GPU, TPU, …)
Traitement de grandes masses de données (HPDA, Big Data)
Compétences générales visées :
Maîtrise de la constitution d’un jeu d’apprentissage
Principaux algorithmes du Machine Learning
Connaissance des principaux modèles de réseaux de neurones et leurs domaines d’application
Caractérisation de la performance et optimisation
Connaissances requises :
Algorithmique et structures de données élémentaires ; programmation Python
Programme :
Les différentes approches du Machine Learning :
apprentissage supervisé
apprentissage non supervisé
apprentissage par renforcement
Méthodes et algorithmes usuels :
régression linéaire, arbres de décisions, K-means, …
méthodes stochastiques ; réseaux de neurones
Apprentissage profond
architectures des réseaux de neurones (réseaux de convolution, récurrents, …)
les différentes couches constitutives d’un réseau de neurones : convolutional, pooling, fully connected, drop
différentes fonctions d’activation
méthode de rétro-propagation du gradient
Applications du Deep Learning dans des problèmes industriels et scientifiques
Anglais
AN0911
Semestre : 9
ECTS : 3
0 points
Responsables : Aline LELARGE (Responsable) - département Langues (UFR SEN)
Volume horaire :
Nature
TD
Total
Durée
30h
30h
Modalités de contrôle des connaissances :
Épreuves
Nature
Projet
Oral
Total
Durée
0h15
Points
Cas général
1ère session
50
50
100%
2ème session
50
50
100%
Dispense contrôle continu
1ère session
50
50
100%
2ème session
50
50
100%
Objectifs :
Consolider ses connaissances de l’Anglais technique et professionnel Pour obtenir 10/20, les étudiants devront avoir le niveau B2 dans les compétences évaluées par l'enseignant.
Compétences spécifiques visées :
Savoir parler de son parcours universitaire et/ou professionnel, décrire ses missions et responsabilités
Elaborer CV et lettre de motivation en Anglais
Répondre aux questions types d’un entretien d’embauche en Anglais
Conduire et participer à une réunion professionnelle/scientifique ou technique
Compétences générales visées :
Compétences relatives à l’apprentissage d’une langue étrangère au niveau B2/C1 du Cadre Européen Commun de Référence pour les Langues (CECRL) : compréhension de l’oral, compréhension de l’écrit, expression orale en continu et en interaction, expression écrite
Connaissances requises :
Avoir étudié et pratiqué la langue anglaise dans l’enseignement secondaire et universitaire
Programme :
Présentation à l’oral et à l’écrit d’un stage / d’un projet de recherche
Elaboration d’un dossier de candidature (recherche d’une offre d’emploi, étude et élaboration du CV vidéo et papier et d’une lettre de motivation en fonction de l’offre)
Entraînement à l’entretien d’embauche en Anglais
Participation à une réunion : bref exposé, argumentation, analyse critique, prise de décision
Conduite de réunion : donner et prendre la parole, synthétiser, réguler
Présentation du TOEIC et des ressources possibles pour le travailler
Remarque : étant donné le niveau attendu en fin de diplôme de Master (B2/C1), il est vivement recommandé de compléter les enseignements et apprentissages en TD d’Anglais par un travail personnel au CRL (Centre de Ressources en Langues) du campus, bâtiment 5ter. Ce travail se fera en autonomie mais l'étudiant pourra bénéficier du guidage et de l’accompagnement de son enseignant d'Anglais.
Gestion de projets
CHPS0906
Semestre : 9
ECTS : 2
0 points
Responsables : Christophe JAILLET (Responsable) - département Informatique (UFR SEN)
Volume horaire :
Nature
CM
TD
Total
Durée
12h
8h
20h
Modalités de contrôle des connaissances :
Épreuves
Nature
Projet
Total
Durée
Points
Cas général
1ère session
100
100%
2ème session
100
100%
Dispense contrôle continu
1ère session
100
100%
2ème session
100
100%
Objectifs :
Maitriser les techniques de gestion et d'organisation des projets informatiques
Compétences spécifiques visées :
Connaître les méthodes de gestion de projet
Savoir exprimer un besoin : comprendre l’organisation d’un projet et le rôle des parties prenantes ; gérer la complexité
Savoir planifier des tâches et quantifier le travail associé
Compétences générales visées :
Rédaction de documents techniques
Organisation des équipes
Connaissances requises :
Programme :
Etat des lieux et évolution de la gestion de projet en entreprise
Le contenu et la rédaction d'un cahier des charges
Les outils de la gestion de projet (cycle en V, user story, epic, instances de Scrum, outils de testing)
Méthodes agiles (focus SCRUM, acculturation à Kanban, Extreme Programming …)
expression d’un besoin
notion de mvp
Estimation et planification des tâches à réaliser dans un projet
Conférences professionnelles
CHPS0907
Semestre : 9
ECTS : 1
0 points
Responsables : Christophe JAILLET (Responsable) - département Informatique (UFR SEN)
Volume horaire :
Nature
CM
Total
Durée
20h
20h
Modalités de contrôle des connaissances :
Épreuves
Nature
CR
Total
Durée
Points
Cas général
1ère session
100
100%
2ème session
100
100%
Dispense contrôle continu
1ère session
100
100%
2ème session
100
100%
Objectifs :
Découvrir différents aspects de la vie professionnelle dans le domaine du HPC et de la simulation, de l’imagerie numérique, de l’IA, …
Compétences spécifiques visées :
Compétences générales visées :
Connaissances requises :
Programme :
Différents intervenants présentent leurs activités ou un projet particulier développé au sein de leur entreprise.
Eléments de bioinformatique ; HPC pour la biologie
CHPS1001
Semestre : 10
ECTS : 3
0 points
Responsables : Jessica JONQUET (Responsable) - département Informatique (UFR SEN) Jean-Marc CROWET (Coresponsable) - département Biologie-Biochimie (UFR SEN)
Volume horaire :
Nature
CM
TP
Total
Durée
8h
12h
20h
Modalités de contrôle des connaissances :
Épreuves
Nature
CRTP
CRTP
CRTP
Projet
Total
Durée
Points
Cas général
1ère session
16.67
16.67
16.66
50
100%
2ème session
16.67
16.67
16.66
50
100%
Dispense contrôle continu
1ère session
16.67
16.67
16.66
50
100%
2ème session
16.67
16.67
16.66
50
100%
Objectifs :
Les objectifs sont de montrer comment les informations physiques, chimiques et biologiques sont intégrées dans la mise au point de méthodes informatiques permettant de répondre à des questions biologiques, et comment différentes approches et ressources informatiques sont mises en oeuvre en bio-informatique, avec un focus sur les aspects HPC. Différents niveaux de complexité de la biologie seront succinctement présentés avec les méthodologies utilisées pour générer les données qui seront traitées informatiquement. Les approches de bioinformatique seront alors déclinées selon chacun des niveaux considérés. Les travaux pratiques associés présenteront les méthodes utilisées, et la validation sera effectuée par la déclinaison de projets individuels et/ou en équipe.
Compétences spécifiques visées :
S’insérer dans des projets multidisciplinaires et exploiter pleinement les approches HPC pour le traitement des données biologiques dans un contexte scientifique
Compétences générales visées :
Connaissances requises :
Programme :
Cours magistraux (4x2h) :
Données biologiques, méthodes informatiques en bioinformatique et bases de données
Traitements informatiques des séquences et prédictions structure-fonction
Modélisation des structures moléculaires et des leurs interactions
Visualisations dédiées aux données bio-informatiques et aux objets biologiques
Travaux pratiques (3x4h) :
Problématique de visualisation et de représentation spatiale de données informatiques
Traitement des séquences et utilisation des bases de données biologiques
Projet de groupe sur une thématique d’intérêt scientifique en bioinformatique
Eléments de chimie théorique ; HPC pour la chimie
CHPS1002
Semestre : 10
ECTS : 3
0 points
Responsables : Jean-Charles BOISSON (Responsable) - département Informatique (UFR SEN) Eric HENON (Coresponsable) - département Chimie (UFR SEN)
Volume horaire :
Nature
CM
TP
Total
Durée
12h
8h
20h
Modalités de contrôle des connaissances :
Épreuves
Nature
CRTP
DST
EOT
Total
Durée
2h
0h30
Points
Cas général
1ère session
40
60
0
100%
2ème session
40
0
60
100%
Dispense contrôle continu
1ère session
40
60
0
100%
2ème session
40
0
60
100%
Objectifs :
Acquérir une base minimale de connaissances sur les algorithmes majeurs rencontrés dans les méthodes de la Chimie théorique, en particulier en Chimie quantique
Compétences spécifiques visées :
Comprendre les concepts de Chimie théorique et les grandes lignes d’une simulation moléculaire quantique sur des ressources HPC
Connaître la notion de densité électronique et son exploitation en vue d’identifier et quantifier les interactions chimiques au sein des systèmes moléculaires
Savoir programmer en Fortran (langage rencontré en majorité dans ce domaine)
Compétences générales visées :
Acquérir les éléments nécessaires pour un travail à l’interface Chimie théorique – Informatique
Connaissances requises :
Niveau de Terminale en Chimie (atome, électron). Niveau 1er cycle scientifique en Mathématiques (diagonalisation de matrice, vecteur propre, déterminant, opérateur).
Programme :
Langage Fortran :
les bases du langage
spécificités du langage dans le cadre du HPC (stockage mémoire, parallélisation OpenMP, …)
Surface d’Énergie Potentielle (SEP) : gradient, point stationnaire, point selle d’ordre 1 et liens en Chimie
Notion centrale d’orbitale en Chimie quantique
Notion de densité électronique : calcul et exploitation
Mises en oeuvre à travers le logiciel IGMPlot
installation du paquet
notions d’input/ouput
logiciel associé de post-visualisation des résultats (VMD)
Visualisation haute performance interactive
CHPS1003
Semestre : 10
ECTS : 3
0 points
Responsables : Laurent LUCAS (Responsable) - département Informatique IUT (IUT RCC - Reims)
Volume horaire :
Nature
CM
TD
TP
Total
Durée
8h
6h
6h
20h
Modalités de contrôle des connaissances :
Épreuves
Nature
Projet
Oral
Total
Durée
0h20
Points
Cas général
1ère session
50
50
100%
2ème session
50
50
100%
Dispense contrôle continu
1ère session
50
50
100%
2ème session
50
50
100%
Objectifs :
Comprendre les stratégies de visualisation de données massives
Compétences spécifiques visées :
Gestion de mémoire et modèles out-of-core
Modèles de rendu (lancer de rayons vs rasterisation)
Visualisation multi-GPU
Compétences générales visées :
Visualisation interactive de données massives
Connaissances requises :
Programme :
Motivations, contexte scientifique
Visualisation volumique haute performance
représentations volumiques
visualisation de données volumiques massives
Visualisation scientifique de données volumiques
microscopie virtuelle 2D
stéréoscopie et multiscopie
rendu volumique direct
Rendu volumique temps-réel sur GPU
méthodes basées texture
lancer de rayon
rendu distribué
Gestion de données out-of-core pour le rendu volumique
Vers un pipeline de virtualisation de très grands volumes de données entièrement gérée sur GPU
Projet
CHPS1004
Semestre : 10
ECTS : 6
0 points
Responsables : Luiz-Angelo STEFFENEL (Responsable) - département Informatique (UFR SEN) Christophe JAILLET (Responsable) - département Informatique (UFR SEN)
Volume horaire :
Nature
Total
Durée
0h
Modalités de contrôle des connaissances :
Épreuves
Nature
Projet
CR
Total
Durée
Points
Cas général
1ère session
60
40
100%
2ème session
60
40
100%
Dispense contrôle continu
1ère session
60
40
100%
2ème session
60
40
100%
Objectifs :
Exploiter l'ensemble des compétences et connaissances acquises afin de réaliser un projet répondant aux critères industriels
Compétences spécifiques visées :
Compétences générales visées :
Connaissances requises :
Programme :
Le sujet est proposé :
soit par un membre de l’équipe pédagogique du Master CHPS
soit par l’entreprise dans laquelle l’étudiant effectue son alternance, quel que soit le contrat
Le travail demandé doit représenter l’équivalent d’un mois de travail à temps plein
Stage
CHPS1005
Semestre : 10
ECTS : 15
0 points
Responsables : Luiz-Angelo STEFFENEL (Responsable) - département Informatique (UFR SEN) Christophe JAILLET (Responsable) - département Informatique (UFR SEN)
Volume horaire :
Nature
Total
Durée
0h
Modalités de contrôle des connaissances :
Épreuves
Nature
Oral
CR
Stage
Total
Durée
0h20
Points
Cas général
1ère session
40
40
20
100%
2ème session
40
40
20
100%
Dispense contrôle continu
1ère session
40
40
20
100%
2ème session
40
40
20
100%
Objectifs :
Traiter en entreprise d’un sujet préalablement étudié dans le cursus
Compétences spécifiques visées :
Compétences générales visées :
Connaître la vie de l'entreprise
Maitriser les codes et usages du travail en entreprise
Connaissances requises :
Programme :
Le stage peut être à visée industrielle ou académique. Le sujet est fixé en accord avec les responsables de la formation.
Organisation :
pour les apprenants en contrat d’apprentissage ou en contrat de professionnalisation, le stage commence au début de l’année universitaire, ou dès la signature du contrat
le calendrier d’alternance est disponible sur le site Web de la formation
pour les apprenants en formation initiale sous statut étudiant, le stage suit le rythme de l’alternance ; il a une durée cumulée de 4 mois (minimum) à 6 mois, entre janvier et septembre (la date limite de fin est la date officielle de la fin de l’année universitaire)