Enseignement
J'enseigne depuis 1991 en informatique et en mathématiques. Je diffuse la
plupart de mes supports de cours, ils peuvent être utilisés avec comme seule restriction la mention de leur origine.
Je n'indique dans cette page que les sujets pour lesquels je propose des
supports de cours. La liste complète des cours que j'ai donnés se trouve dans
mon cv.
Informatique
- Analyse des données (Data Mining)
-
Cours d'analyse de données (INFMDI 348 et Master COMASIC).
- Programmation Java
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Cours de programmation orientée objet en Java (INF 103).
- Optimisation de code
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Cours sur l'optimisation de code pour le respect de la hiérarchie mémoire, inclus dans le cours INF 227 d'architecture.
- Visualisation
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Cours donné à l'école doctorale CIL en février 2007. Il s'agit d'une
initiation à la visualisation de l'information destinée à des doctorants
en apprentissage automatique.
Mathématiques
- Optimisation continue
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Cours sur la résolution de problèmes d'optimisation continue (MDI 224).
- Théorie de l'apprentissage
-
Cours donné dans le cadre du premier Workshop du Réseau Africain de Statistique Mathématique et ses Applications (RASMA), à Franceville (Gabon) en janvier 2008. Il s'agit d'une introduction à la théorie de l'apprentissage et à ses principaux résultats, destinée à des doctorants et chercheurs en statistiques.
Archives
Les supports des cours indiqués ci-dessous n'ont pas été mis à jour depuis 2003. Certains risquent d'être obsolètes.
- Java
-
Cours à tous niveaux (Licence et Master), depuis l'initiation à la programmation jusqu'aux
concepts avancés (thread, RMI, design patterns, etc.), en passant bien sûr
par la programmation objet.
- XML
-
Cours de niveau Master 1 couvrant le langage XML, les DTD, les schémas,
les API SAX et DOM, et une initiation à XSLT.
- Systèmes répartis
-
Cours de niveau Master 1 présentant les RPC en C, RMI et CORBA.
- Services Web
-
Cours de niveau Master 2 présentant l'architecture des services Web proposée
par le W3C et s'articulant autour de SOAP, WDSL et UDDI (illustration en
Java).
- Réseaux de neurones
-
Cours de niveau Master présentant les principaux modèles neuronaux avec un
point de vue mathématique et statistique. Il aborde les problèmes de
régularisation, de sélection de modèles, etc.
- Initiation aux processus
-
Travaux dirigés d'initiation aux processus, au niveau Licence 3. Le cours se
focalise sur les chaînes de Markov et les processus de saut markoviens.