Master in controllo e robotica nell'elaborazione di segnali e immagini (CORO SIP)

Generale

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Descrizione programma

Elaborazione di segnali e immagini (CORO SIP)

Il programma Signal and Image Processing (SIP) affronta la teoria e la pratica delle tecniche avanzate di analisi dei dati, dalle statistiche computazionali, matematica applicata, informatica scientifica e imaging numerico, alla loro implementazione pratica in diversi campi come l'ingegneria biomedica, la scienza delle immagini, elaborazione audio e tecnologia dell'informazione.

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. L'elaborazione di segnali e immagini è una delle cinque specializzazioni disponibili nel flusso di controllo e robotica. Alcuni dei corsi M1 sono tenuti attraverso le cinque specializzazioni, mentre i corsi M2 sono specifici per specializzazione.

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

programma scolastico

Contenuto del corso - M1
30 crediti ECTS per semestre.
Lingua di insegnamento: inglese
M1 - Corsi del semestre autunnale ECTS M1 - Corsi del semestre primaverile ECTS
Elaborazione del segnale 5 Progetto di gruppo 6
Controllo lineare classico 5 Tecniche di ottimizzazione 4
Intelligenza artificiale 4 Robot mobili 4
Elettronica integrata 4 Programmazione di sistemi in tempo reale 4
Identificazione dei sistemi e filtro dei segnali 4 Visione computerizzata 4
Elaborazione integrata 4 Analisi spettrale e tempo-frequenza 4
Lingue moderne 4 Lingue moderne 4

Contenuto del corso - M2

30 crediti ECTS per semestre.
Lingua di insegnamento: inglese

Corsi del semestre autunnale ECTS Semestre primaverile ECTS
Elaborazione del segnale statistico e teoria della stima 4 Tesi di Master o Tirocinio industriale 30
Rappresentazioni di segnali e immagini digitali 4
Apprendimento automatico, analisi dei dati e recupero delle informazioni 4
Ripristino di segnali e immagini, metodi di inversione 4
Strumenti matematici per l'elaborazione di segnali e immagini 4
Segnali biomedici, immagini e metodi 4
Lingue moderne * 4
Progetto 2
conferenze -

NB Il contenuto del corso può essere soggetto a modifiche minori

tirocinio

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 precedenti stage nel settore:

  • 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 Ph.D.)

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).

Ultimo aggiornamento Marzo 2020

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Sulla scuola

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 ... Ulteriori informazioni

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. Leggi meno