Master In Steuerung und Robotik In der Signal- und Bildverarbeitung (coro Sip)

Centrale Nantes

Programmbeschreibung

Lesen Sie die offizielle Beschreibung

Master In Steuerung und Robotik In der Signal- und Bildverarbeitung (coro Sip)

Centrale Nantes

Signal- und Bildverarbeitung (CORO SIP)

Das Programm Signal and Image Processing (SIP) bietet die für die Theorie und Praxis der Datenanalyse und Information Retrieval notwendigen Fähigkeiten in der Signalmodellierung, Bildverarbeitung und maschinellem Lernen für die Entwicklung moderner numerischer Methoden.

Die Kurse des SIP-Programms befassen sich mit der Theorie und Praxis fortschrittlicher Datenanalysetechniken, von Computerstatistiken, angewandter Mathematik, wissenschaftlichem Rechnen und numerischer Bildgebung bis hin zur praktischen Umsetzung in verschiedenen Bereichen wie Biomedizintechnik, Bildwissenschaft, Audioverarbeitung und Information Technologie.

Das Hauptmerkmal des Programms ist die Entwicklung von mathematischen Lösungen für Signal- und Bildverarbeitungsprobleme, die Berücksichtigung der physikalischen Spezifitäten dieser Daten und die Anpassung der numerischen Implementierung dieser Lösungen an den Anwendungskontext, die Datenmenge und die verfügbaren Rechenressourcen.

Das Studienprogramm dauert zwei akademische Jahre - bezeichnet mit M1 und M2. Die Signal- und Bildverarbeitung ist einer von fünf Spezialisierungen, die im Control- und Robotik-Stream verfügbar sind. Einige der M1-Kurse werden in den fünf Spezialisierungen unterrichtet, während die M2-Kurse spezialisierungsspezifisch sind. Weitere Informationen finden Sie im Kursinhalt.

Die Unterrichtssprache ist in den zwei Jahren Englisch.

Lehrplan

Kursinhalt - M1

30 ECTS Credits pro Semester.

Herbstsemester Kurse ECTS Frühlingssemester Kurse ECTS
Eingebettete Elektronik 6 Gruppenprojekt 5
Steuerung von linearen multivariablen Systemen 5 Spektral- und Zeit-Frequenz-Analyse und Signalfilterung 5
Echtzeitsysteme + 5 Softwarearchitektur für Robotik + 5
Signalverarbeitung + 5 Mobile Roboter + 5
Fortgeschrittene Roboterprogrammierung + 5 Künstliche Intelligenz + 4
Computer Vision + 5 Optimierungstechniken + 5
Moderne Sprachen 4 Nichtlineare Kontrolltheorie + x 5
Moderne Sprachen 4

+ Wahlfächer

NB Der Kursinhalt kann geringfügig geändert werden

Kursinhalt - M2

30 ECTS Credits pro Semester.

Herbstsemester Kurse ECTS Frühlingssemester Kurse ECTS
Statistische Signalverarbeitungs- und Schätzungstheorie 4 Masterarbeit / Praktikum 30
Digitale Signal- und Bilddarstellungen 4
Maschinelles Lernen, Datenanalyse und Information Retrieval 4
Signal- und Bildwiederherstellung, Inversionsmethoden 4
Erweiterte Optimierung und Monte-Carlo-Methoden 4
Biomedizinische Sensorsysteme und Methoden 4
Projekt 2
Moderne Sprachen 4

Beispiele für frühere Praktika in der Medizin:

  • Analyse elektromyographischer Signale zur Charakterisierung neuromuskulärer Krankheiten.
  • Rekonstruktion von Positronen-Emissions-Tomographie-Bildern im Kontext niedriger Statistiken.
  • Verbesserung der Auflösung in der Magnetresonanztomographie für die kardiovaskuläre Diagnostik.

Beispiele für frühere Praktika in der Industrie:

  • Optimierung eines Reifendruckkontrollsystems in einem Kraftfahrzeug
  • Schneller Bildgebungsalgorithmus für die strukturierte Mikroskopie.

Beispiele für frühere Praktika in Forschungslaboren:

  • Numerische Optimierung für die spärliche Ultraschallsignalwiederherstellung.
  • Analyse und Klassifizierung von Umweltgeräuschen mit Deep Learning Methoden.
  • NB Der Kursinhalt kann geringfügig geändert werden.

Fähigkeiten entwickelt

  • Richten Sie ein relevantes statistisches Modell für die Datendarstellung und -analyse ein.
  • Schlagen Sie eine methodische Lösung und ihre numerische Implementierung für den Anwendungskontext vor.
  • Erlangen Sie einen soliden Hintergrund in realen Anwendungen der Signal- und Bildverarbeitung in Forschung und Innovation.

Zusätzlich zu den oben genannten Spezialisierungskompetenzen entwickeln die Studierenden auch allgemeinere Fähigkeiten:

  • Identifizieren Sie Modelle, führen Sie Simulationen durch und analysieren Sie die Ergebnisse.
  • Führen Sie eine Literaturübersicht über bestehende Arbeiten zu einem wissenschaftlichen Problem durch.
  • Kommunizieren Sie umfassende Ergebnisse auf sinnvolle Weise.
  • Verwaltung und Überwachung von Forschungs- und Innovationsprojekten.

Aussichten für eine Anstellung oder ein weiteres Studium:

  • Sektoren: Gesundheit, Kommunikation, Technologie, Transport.
  • Bereiche: Biomedizintechnik, Industrielle Bildverarbeitung, Tontechnik, Informatik, Angewandte Mathematik, Forschung und Innovation.
  • Positionen: Datenanalytiker, Forscher, Verfahrenstechniker, Konstrukteur, Forschungs- und Innovationsingenieur (Post Ph.D.).

Fakultät und Forschungseinrichtungen

Dieser Master stützt sich auf die Fakultät von Centrale Nantes und die Forschungseinrichtungen des LS2N Laboratoriums.

Partnerschaften

Total, Renault, Universitätsklinikum Nantes (CHU).

Diese Universität bietet Studiengänge in den folgenden Sprachen an
  • Englisch


Zuletzt aktualisiert am January 1, 2018
Dauer & Preise
Dieser Kurs ist campusbasiert
Start Date
Beginn
Sept. 2018
Duration
Dauer
2 jahre
Vollzeit
Price
Preis
12,000 EUR
Information
Deadline
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Applications for September 2018 will open shortly.
Locations
Frankreich - Nantes, Pays de la Loire
Beginn: Sept. 2018
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Ende Aug. 31, 2019
Dates
Sept. 2018
Frankreich - Nantes, Pays de la Loire
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Ende Aug. 31, 2019
Price
12.000 Euro / 2 Jahre für nicht-europäische Studenten. Stipendien verfügbar