Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• Compétences scientifiques
• Mettre en oeuvre et réaliser en autonomie une démarche expérimentale, valider un modèle par comparaison de ses prévisions aux résultats expérimentaux, apprécier les limites de validité du modèle, identifier les sources d'erreur.
• Utiliser des logiciels d'acquisition et d'analyse de données propres aux sciences biomédicales
• S'approprier les outils d'étude en sciences biomédicales y compris les outils bio-informatiques
• Choisir adéquatement l'instrument de mesure, analyser et traiter le signal obtenu
• Utiliser les outils mathématiques de base
• Être un chercheur responsable: - Savoir baser son raisonnement sur les données de la littérature scientifique- Savoir intégrer une dimension éthique dans son raisonnement- Faire preuve de loyauté (aux faits, à l'équipe, à la propriété intellectuelle,...)- Ne pas falsifier les résultats- Ne pas exploiter le travail d'autrui- Faire preuve de rigueur expérimentale
• Compétences d'intégration professionnelle
• Faire preuve de capacités de recherche d'informations, d'analyse et de synthèse:- Rechercher, analyser, exploiter des informations de sources et supports différents en relation avec les sciences biomédicales, les mettre en forme en vue de préparer un document synthétique, les produire et les diffuser sur des supports numériques- Réaliser une étude, identifier et poser une problématique dans un contexte prédéfini, construire et développer une argumentation, interpréter les données et les résultats, élaborer une synthèse, proposer des prolongements- Se remettre en question, faire preuve d'esprit critique, débattre, controverser et/ou défendre ses idées
• Maîtriser l'expression scientifique écrite et orale. Être autonome dans l'activité d'écriture et montrer à cette occasion sa capacité à communiquer sa pensée, à raisonner et à organiser ses connaissances
• Maîtriser l'anglais scientifique:- Être capable de présenter ses résultats scientifiques oralement et par écrit en anglais- Être capable de répondre à des questions scientifiques en anglais

Acquis d'apprentissage de l'UE

After successful completion of this course, the students will be able to:
 - Understand the basic principles of IA and BCI
 - Have a clear overview of the main classification algorithms and know when to (not) use them
 - Apply these algorithms to neurophysiological data
 - Avoid the main methodological pitfalls and biases by using better experimental designs

This course gives the students the necessary tools to understand and interact with Data Scientists/Engineers in their future work environment.

Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique

The course is articulated around 3 main parts:
 - Introduction to Artificial Intelligence (about 16 hours)
 - Introduction to Brain-Computer Interfaces (about 8 hours)
 - Project (about 6 hours)

The main objectives of this course are to:
 - Introduce the fundamental notions and principles of Artificial Intelligence (AI) and Brain-Computer Interfaces (BCI)
 - Apply these fundamental principles with state-of-the-art algorithms on neurophysiological data 
 - Identify and avoid methodological pitfalls and biases
 - Discuss recent research results related to the use of AI and BCI in Neuroscience

Compétences préalables

No prerequisites are required for this course.