Magister Juhtimise Ja Robootika Signaali Ja Kujutiste Töötlemise (CORO SIP)

Üldine

Loe lähemalt selle programmi kohta ülikooli kodulehel

Programmi kirjeldus

Signaali- ja pilditöötlus (CORO SIP)

Signaal- ja pilditöötlusprogramm (SIP) on suunatud arenenud andmeanalüüsi tehnikate teooriale ja praktikale alates arvutusstatistikast, rakenduslikust matemaatikast, teaduslikust arvutusest ja numbrilisest kujutamisest kuni nende praktilise rakendamiseni mitmes valdkonnas, näiteks biomeditsiinitehnika, pilditeadused, heli töötlemine ja infotehnoloogia.

Programmi peamine omadus on matemaatiliste lahenduste kavandamine signaali- ja pilditöötlusprobleemide jaoks, mis arvestab nende andmete füüsikalisi eripära ja kohandab nende lahenduste numbrilist rakendamist rakenduste konteksti, andmete hulka ja saadaolevaid arvutusressursse.

Õppeprogramm kestab kaks õppeaastat - tähistatakse M1 ja M2. Signaali- ja pilditöötlus on üks viiest juhtimis- ja robootikavoos saadaval olevast spetsialiseerumisest. Mõnda M1 kursust õpetatakse viiel erialal, samal ajal kui M2 kursused on spetsialiseeritud.

Õppekeel on inglise keel üle kahe aasta.

Õppekava

Kursuse sisu - M1
30 ECTS Autorid semestri kohta.
Õppekeel: inglise keel
M1 - sügissemestri kursused ECTS M1 - kevadsemestri kursused ECTS
Signaali töötlemine 5 Grupiprojekt 6
Klassikaline lineaarne juhtimine 5 Optimeerimise tehnikad 4
Tehisintellekt 4 Mobiilsed robotid 4
Manustatud elektroonika 4 Reaalajasüsteemide programmeerimine 4
Süsteemide identifitseerimine ja signaalide filtreerimine 4 Arvuti nägemine 4
Manustatud arvuti 4 Spektri- ja aja-sageduse analüüs 4
Kaasaegsed keeled 4 Kaasaegsed keeled 4

Kursuse sisu - M2

30 ECTS Autorid semestri kohta.
Õppekeel: inglise keel

Sügissemestri kursused ECTS Kevadsemester ECTS
Statistilise signaali töötlemise ja hindamise teooria 4 Magistritöö või tööstuspraktika 30
Digitaalsed signaali- ja pildiesitlused 4
Masinõpe, andmete analüüs ja teabe otsimine 4
Signaali ja pildi taastamine, inversioonimeetodid 4
Matemaatilised tööriistad signaali ja pildi töötlemiseks 4
Biomeditsiinilised signaalid, pildid ja meetodid 4
Kaasaegsed keeled * 4
Projekt 2
Konverentsid -

NB. Kursuse sisu võib olla väiksemaid muudatusi

Internatuur

Näited varasematest praktikumitest meditsiinis:

  • Neuromuskulaarsete haiguste iseloomustamiseks kasutatavate elektromüograafiliste signaalide analüüs.
  • Positroni heitkoguste tomograafia kujutiste rekonstrueerimine madalate statistiliste andmete kontekstis.
  • Kardiovaskulaarsete diagnooside magnetresonantsujutiste eraldusvõime suurendamine.

Näited varasematest praktikakohtadest selles valdkonnas:

  • Rehvide rõhu jälgimise süsteemi optimeerimine mootorsõidukis.
  • Struktureeritud valgustuse mikroskoopia kiire pildistamise algoritm.

Näited varasematest praktikavõrgustikest uurimislaborites:

  • Arvuline optimeerimine vähese ultraheliga signaali taastamiseks.
  • Keskkonnahelike analüüs ja klassifitseerimine sügavate õppemeetodite abil.
  • NB. Kursuse sisu võib olla väiksemaid muudatusi.

Oskused kujundatud

  • Luua asjakohane statistiline mudel andmete esitamiseks ja analüüsimiseks.
  • Pakkuda rakenduskontekstile sobiv metoodiline lahendus ja selle numbriline rakendamine.
  • Saate omandada tugeva tausta reaalajas rakendustes signaali ja pilditöötluse teadusuuringute ja innovatsiooni.

Lisaks ülaltoodud erialaoskustele omandavad õpilased ka üldisemaid oskusi:

  • Määrake mudeleid, sooritage simulatsioone ja analüüsige tulemusi.
  • Teostage teadusliku probleemiga olemasolevate teoste kirjanduse ülevaade.
  • Suhtlege põhjalikke tulemusi mõistlikult.
  • Teadus- ja innovatsiooniprojektide juhtimine ja järelevalve.

Tööhõive perspektiiv või edasine õpe

  • Sektorid: tervishoid, kommunikatsioon, tehnoloogia, transport.
  • Valdkonnad: biomeditsiinitehnika, tööstuslik pildistamine, audiotehnika, infotehnoloogia, rakenduslik matemaatika, teadusuuringud ja innovatsioon.
  • Ametikohad: andmeanalüütik, teadlane, protsessiinsener, disainiinsener, teadusuuringute ja innovatsiooni insener (doktorikraad)

Teaduskond ja uurimisvõimalused

See meister tugineb Centrale Nantes teaduskonnale ja LS2N labori uurimisasutustele.

Partnerlused

Kokku Renault, Nantes'i ülikoolihaigla (CHU).

Viimati uuendatud märts 2020

Keystone'i stipendium

Tutvu meie stipendiumi võimalustega

Teave kooli kohta

Founded in 1919, Centrale Nantes (ECN) is among the top higher education and research institutions in France in Science & Engineering. Its purpose is to develop top-level scientists & engineer ... Loe edasi

Founded in 1919, Centrale Nantes (ECN) is among the top higher education and research institutions in France in Science & Engineering. Its purpose is to develop top-level scientists & engineers in multidisciplinary and specific fields from 2150 students per year in engineering track (5 years), Master Degrees and PhDs. International development is at the heart of the strategic policy of Centrale Nantes: 100% of its engineering students are going abroad and 30% of the campus population is international. Näita vähem