[{"command":"insert","method":null,"selector":".course-modal-ajax-placeholder-959599","data":"\u003Cdiv class=\u0022container content-rte\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022row\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022box col-md-6 bg-primary text-white\u0022\u003E\n \u003Ch2 class=\u0022h1 text-left\u0022\u003E Introduction \u00e0 l\u0026#039;apprentissage statistique pour les g\u00e9osciences\n\u003C\/h2\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EECTS :\n 5\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ESemester:\n Semestre 2\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ED\u00e9tail du volume horaire\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan class=\u0022field__label h4 mt-5 \u0022\u003ELecture:\u003C\/span\u003E\n \u003Cspan\u003E12\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan class=\u0022field__label h4 mt-5 \u0022\u003EPractical study :\u003C\/span\u003E\n \u003Cspan\u003E18\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ELangue d\u0026#039;enseignement\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003EFran\u00e7ais\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EEnseignement \u00e0 distance\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003Enon\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022box col-md-6\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EPr\u00e9requis\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003EConnaissance en alg\u00e8bre lin\u00e9aire, probabilit\u00e9s \u0026amp; statistiques, optimisation, programmation python\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EObjectifs d\u0026#039;apprentissage\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003E\u003Col\u003E\n\u003Cli\u003EIntroduction aux syst\u00e8mes de mesure : images et diagraphies (sismique, \u00e9lectromagn\u00e9tique, ultrasonique, m\u00e9canique\u2026)\u003C\/li\u003E\n\u003Cli\u003ECompression, Super-r\u00e9solution\u003C\/li\u003E\n\u003Cli\u003EMesures de qualit\u00e9 et ranking\u003C\/li\u003E\n\u003Cli\u003EAlignement des donn\u00e9es\u003C\/li\u003E\n\u003Cli\u003EAm\u00e9lioration de contraste, Inpainting\u003C\/li\u003E\n\u003Cli\u003EClassification, Segmentation, Inversion\u003C\/li\u003E\n\u003C\/ol\u003E\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EOrganisation g\u00e9n\u00e9rale et modalit\u00e9s p\u00e9dagogiques\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003ECe cours est une introduction aux techniques d\u2019apprentissage statistiques appliqu\u00e9es aux g\u00e9osciences, avec des applications dans le domaine de l\u2019\u00e9nergie.\nLes mesures g\u00e9ophysiques sont acquises avec des capteurs de haute technologie, dans des conditions extr\u00eames. Elles permettent de d\u00e9crire et d\u2019analyser le sous-sol pour prendre des d\u00e9cisions critiques. Ces mesures sont de diff\u00e9rents types \u2013 images, signaux \u2013 et sont bas\u00e9es sur une grande vari\u00e9t\u00e9 de physiques (\u00e9lectromagn\u00e9tique, ultrasonique, m\u00e9canique\u2026). Ceci permet d\u2019apporter des informations compl\u00e9mentaires aux experts en interpr\u00e9tation.\nCe cours d\u00e9crit des exemples de taches automatis\u00e9es avec de l\u2019intelligence artificielle (IA) et de l\u2019apprentissage statistique et couvre l\u2019ensemble de la chaine de traitement de donn\u00e9es, de l\u2019acquisition jusqu\u2019\u00e0 l\u2019interpr\u00e9tation. Il se compose de contenus th\u00e9oriques et pratiques sur des m\u00e9thodes traditionnelles, des m\u00e9thodes conventionnelles d\u2019apprentissage statistiques et des m\u00e9thodes deep learnin\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EModalit\u00e9s p\u00e9dagogiques particuli\u00e8res\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003EModule du track I\u0026amp;I\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ENature de l\u0026#039;\u00e9valuation\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003EEvaluation Continue non Int\u00e9grale\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n\u003C\/div\u003E\n","settings":null}]