Programme d’études 2022-2023English
Multimedia information retrieval
Unité d’enseignement du programme de Master en sciences informatiques (MONS) (Horaire jour) à la Faculté des Sciences

CodeTypeResponsable Coordonnées
du service
Enseignant(s)
US-M1-INFO60-038-MUE ObligatoireMAHMOUDI SidiF114 - Informatique, Logiciel et Intelligence artificielle
  • MAHMOUDI Saïd
  • MAHMOUDI Sidi

Langue
d’enseignement
Langue
d’évaluation
HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) CréditsPondération Période
d’enseignement
  • Anglais
Anglais181800033.001er quadrimestre

Code(s) d’AAActivité(s) d’apprentissage (AA) HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) Période
d’enseignement
Pondération
I-ILIA-014Machine & Deep Learning for Multimedia Retrieval1818000Q1100.00%

Unité d'enseignement

Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

  • Réaliser des travaux de développement ou d'innovation en informatique
    • -Pouvoir maîtriser la complexité d'un tel travail et tenir compte des objectifs et des contraintes qui le caractérisent
  • Maîtriser les techniques de communication
    • -Pouvoir communiquer de façon claire, structurée et argumentée, tant à l'oral qu'à l'écrit, ses conclusions, ses propositions originales ainsi que les connaissances et principes sous-jacents
  • Développer et intégrer un grand degré d'autonomie
    • -Etre capable d'acquérir seul de nouveaux savoirs
  • Appliquer une méthodologie scientifique
    • -Avoir la capacité de mener une réflexion critique sur l'impact de l'informatique en général et, en particulier, lors de la contribution à des projets
    • -Faire preuve de rigueur, d'autonomie, de créativité, d'honnêteté intellectuelle, de sens éthique et déontologique

Acquis d'apprentissage de l'UE

A l'issue de cette unité d'enseignement, l'étudiant serait capables  de :
- développer des méthodes de recherche, navigation et d'indexation des bases de données multimédia ;
- exploiter les techniques d'apprentissage profond pour la recherche et indexation des bases de données multimédia.
- maitriser  les techniques de réduction de dimentionalité pour les moteurs de recherche multimédia.

Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique

- Les techniques d'indexation permettant la navigation et la recherche dans les bases de données multimédia.    
- Les méthodes d'indexation visuelle par le contenu. 
- Les méthodes de recherche utilisant les descripteurs invariants, et leurs applications.  
- La gestion et l'annotation des grandes bases de données multimédia
- Extraction de caractéristiques par les réseaux de neurones convolutionnels.

Compétences préalables

Sans objet

Types d'activités

AATypes d'activités
I-ILIA-014
  • Cours magistraux
  • Conférences
  • Travaux pratiques
  • Travaux de laboratoire
  • Projet sur ordinateur

Mode d'enseignement

AAMode d'enseignement
I-ILIA-014
  • En présentiel

Supports principaux non reproductibles

AASupports principaux non reproductibles
I-ILIA-014Sans objet

Supports complémentaires non reproductibles

AASupport complémentaires non reproductibles
I-ILIA-014Sans objet

Autres références conseillées

AAAutres références conseillées
I-ILIA-014Sans objet

Reports des notes d'AA d'une année à l'autre

AAReports des notes d'AA d'une année à l'autre
I-ILIA-014Non autorisé

Evaluation du quadrimestre 1 (Q1) - type

AAType(s) et mode(s) d'évaluation du Q1
I-ILIA-014
  • Production (travail écrit, rapport, essai, collection, produit…) à déposer - En présentiel
  • Examen oral - En présentiel

Evaluation du quadrimestre 1 (Q1) - commentaire

AACommentaire sur l'évaluation Q1
I-ILIA-014Projet évalué sur base du rapport et présentation
Exercice côté en fonction de la qualité du programme et performances
Projet de l'UE commun entre les deux AA "Machine and Deep Learning for Multimedia Retrieval" et "Cloud and Edge Computing"
 

Evaluation de l'épreuve de rattrapage du quadrimestre 1 (Q1) pour B1BA - type

AAType(s) et mode(s) d'évaluation rattrapage Q1(BAB1)
I-ILIA-014
  • Production (travail écrit, rapport, essai, collection, produit…) à déposer - En présentiel
  • Examen oral - En présentiel

Evaluation du quadrimestre 3 (Q3) - type

AAType(s) et mode(s) d'évaluation du Q3
I-ILIA-014
  • Production (travail écrit, rapport, essai, collection, produit…) à déposer - En présentiel
  • Examen oral - En présentiel

Evaluation du quadrimestre 3 (Q3) - commentaire

AACommentaire sur l'évaluation Q3
I-ILIA-014Idem Q1
(*) HT : Heures théoriques - HTPE : Heures de travaux pratiques encadrés - HTPS : Heures de travaux pratiques supervisés - HD : Heures diverses - HR : Heures de remédiation - Dans la colonne Pér. (Période), A=Année, Q1=1er quadrimestre et Q2=2e quadrimestre
Date de dernière mise à jour de la fiche ECTS par l'enseignant : 15/05/2022
Date de dernière génération automatique de la page : 21/06/2023
20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
Tél: +32 (0)65 373111
Courriel: info.mons@umons.ac.be