Elaborazione di segnali e immagini (CORO SIP)

Il programma SIP (Signal and Image Processing) fornisce le competenze necessarie nella modellazione del segnale, nell'elaborazione delle immagini e nell'apprendimento automatico, pertinenti alla teoria e alla pratica dell'analisi dei dati e del recupero delle informazioni, per lo sviluppo di metodi numerici moderni.

I corsi del programma SIP affrontano la teoria e la pratica di tecniche avanzate di analisi dei dati, dalla statistica computazionale, matematica applicata, calcolo scientifico e imaging numerico, alla loro attuazione pratica in diversi campi come ingegneria biomedica, scienza delle immagini, elaborazione audio e informazioni tecnologia.

La caratteristica chiave del programma è la progettazione di soluzioni matematiche, per problemi di elaborazione di segnali e immagini, tenendo conto delle specificità fisiche di questi dati e adattando l'implementazione numerica di queste soluzioni al contesto dell'applicazione, l'importo dei dati e le risorse computazionali disponibili.

Il programma di studio dura due anni accademici, indicato da M1 e M2. Signal and Image Processing è una delle cinque specializzazioni disponibili nel flusso di controllo e robotica. Alcuni dei corsi M1 sono insegnati attraverso le cinque specializzazioni, mentre i corsi M2 sono specifici per specialismo. Vedi il contenuto del corso per maggiori dettagli.

La lingua di insegnamento è l'inglese per tutti e due gli anni.

programma scolastico

Contenuto del corso - M1


30 crediti ECTS per semestre.

Corsi del semestre autunnale

Contenuto del corso - M2


30 crediti ECTS per semestre

Corsi del semestre autunnale


* "Francese come lingua straniera" ad eccezione dei madrelingua francesi che studieranno "Inglese culturale e comunicativo"

Semestre primaverile

Esempi di stage precedenti in Medicina:

  • Analisi dei segnali elettromiografici per la caratterizzazione della malattia neuromuscolare.
  • Ricostruzione delle immagini di Tomografia ad emissione di positroni nel contesto di statistiche basse.
  • Miglioramento della risoluzione in risonanza magnetica per la diagnosi cardiovascolare.

Esempi di stage precedenti nell'industria:

  • Ottimizzazione di un sistema di monitoraggio della pressione dei pneumatici in un veicolo automobilistico.
  • Algoritmo di imaging rapido per microscopia di illuminazione strutturata.

Esempi di stage precedenti in laboratori di ricerca:

  • Ottimizzazione numerica per il recupero del segnale ultrasonico sparse.
  • Analisi e classificazione dei suoni ambientali mediante metodi di deep learning.
  • NB Il contenuto del corso può essere soggetto a modifiche minori.

Abilità sviluppate

  • Stabilire un modello statistico rilevante per la rappresentazione e l'analisi dei dati.
  • Proporre una soluzione metodologica e la sua implementazione numerica adatta al contesto applicativo.
  • Acquisire un solido background nelle applicazioni reali di elaborazione di segnali e immagini nella ricerca e nell'innovazione.

Oltre alle competenze specifiche di cui sopra, gli studenti svilupperanno anche competenze più generali:

  • Identifica modelli, esegui simulazioni e analizza i risultati.
  • Intraprendere un'indagine bibliografica sui lavori esistenti su un problema scientifico.
  • Comunicare risultati completi in modo significativo.
  • Gestire e supervisionare progetti di ricerca e innovazione.

Prospettive per l'occupazione o ulteriori studi:

  • Settori: salute, comunicazione, tecnologia, trasporti.
  • Campi: ingegneria biomedica, imaging industriale, ingegneria audio, informatica, matematica applicata, ricerca e innovazione.
  • Posizioni: analista di dati, ricercatore, ingegnere di processo, ingegnere progettista, ingegnere di ricerca e innovazione (post dottorato).

Facoltà e strutture di ricerca

Questo Master si affida alla facoltà di Centrale Nantes e alle strutture di ricerca del Laboratorio LS2N.

partnership

Total, Renault, Ospedale universitario di Nantes (CHU).

Programma insegnato in:
  • Inglese

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Ultimo aggiornamento Ottobre 27, 2018
Questo corso è Obbligo di frequenza
Date di inizio
Duration
2 anni
Tempo pieno
Prezzo
15,000 EUR
15.000 euro / 2 anni per studenti non europei. Borse di studio disponibili
Deadline
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Per luogo
Per data
Date di inizio
Data di fine
Agosto 31, 2019
Scadenza domanda
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Location
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Data di fine
Agosto 31, 2019