Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- enseignement [2019/05/06 14:49] – [M2 Data Science: représentations parcimonieuses pour les signaux et images] melot
+++ enseignement [2019/05/10 13:34] (Version actuelle) – admin1
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-====== 2018-2019  ======
+{{ :mc.pdf |La méthode de Monte Carlo, Conférence 13 septembre 2006, Centre Saint Charles.}}
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+[[https://www.i2m.univ-amu.fr/~pmathieu/M2/M2.html|Master Recherche Probabilités Statistique.]]
-Cours en 2018-2019 (demi service, CRCT six mois)
-  - L2 Mathématiques: Tds de "Géométrie".
+[[http://m2psav.master.edu-math.org/|M2PSAV Master 2 de Probabilités, Statistique et Applications au Vivant, à Abidjan.]]
-  - M1 Traitement du signal: Cours et Tds "Mathématiques pour le traitement du signal"
-  - M2 Data science: Cours en classe inversée "Représentations parcimonieuses des signaux et images."
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+{{ ::polymathfin2016.pdf |Cours ECM : Introduction aux mathématiques financières.}}
-==== L2 Mathématiques: Tds de "Géométrie" ====
-Responsable du cours: F. Palesi
+  * {{ ::tp_blackscholes1.pdf |TP1}}
+  * {{ ::tp_blackscholes2.pdf |TP2}}
-^ Sujet d'examens             ^ Correction                                ^
-|{{::partiel_2018-2019.pdf.}} |{{::correction_partiel_2018-2019.pdf.}}  |
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-==== M1: Traitement du signal: Bases d'algèbre linéaire pour le traitement du signal ====
-Cours et Tds partagés avec Adrien Meynard
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-//Illustrations (avec Jupyternotebook) //
-^Introduction au cours     ^ Bases de Fourier  ^ Bases d'ondelettes             ^
-| {{::intro_cours.zip}}    |{{::fourier.zip}}  |{{::ondelettes.zip}}            |
-^ Sujets d'examens                                                      ^
-|{{::DS_TSI_2018-2019.pdf|Test.}} {{::examen_tsi_2018-2019.pdf|Examen.}}|
-^ Tds                                                                              ^ Tp 1                                                               ^ Tp 2                                                                       ^
-| {{::td1_tsi_math1_2018-2019.pdf|TD 1.}}   {{::td2_tsi_math1_2018-2019.pdf|TD 2.}}|{{:tp1_tsi_2018-2019.pdf|Tp 1}} {{ :a_telecharger.zip |Données TP1}}|{{ :tp2_tsi_2018-2019.pdf |TP 2}} {{ :telechargement.zip |Données TP 2}}|
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-==== M2 Data Science: représentations parcimonieuses pour les signaux et images ====
-Cours en classe inversée.
-=== Introduction à la notion de parcimonie ===
-^ Illustration (avec Jupyternotebook)           ^
-|{{ :illustrations_intro.zip |Intro.zip}}       |
-=== Parcimonie des opérateurs de convolution dans la base de Fourier ===
-^ Illustration (avec Jupyternotebook)  ^ Fiche Cours-Td                      ^
-|{{ :convolution.zip |}}               |{{ :notes_cours_td1_2018-2019.pdf |}}|
-=== Parcimonie d'un signal dans la base de Fourier ===
-^ Illustration (avec Jupyternotebook)  ^ Fiche Cours-Td                      ^
-| {{ :illustrations_fourier.zip |}}    |{{ :notes_cours_td2_2018-2019.pdf |}}|