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DES RESSOURCES ET DES OUTILS AU SERVICE DES ACTEURS ET DES PROFESSIONNELS. |
Ingénieur de Grenoble INP - ENSE3, filière signal, image, communication, multimédia (SICOM)Date de mise à jour : 19/01/2021
| Identifiant OffreInfo : 03_2101226F |
Via Compétences (Carif-Oref Auvergne-Rhône-Alpes) |
Cette formation fournit aux ingénieurs SICOM un ensemble de connaissances leur permettant en particulier de :
maitriser les algorithmes de traitement du signal et des images, de la transmission de l'information, de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique.
modéliser les processus physiques de la génération et de la chaîne d'acquisition des signaux
concevoir et développer des solutions d'analyse de données adaptées aux enjeux sociétaux.
Ces compétences en font des ingénieurs aptes à relever les défis engendrés par la révolution numérique actuelle.
1re année
Première année tronc commun conduisant au "Bachelor en sciences de l'ingénieur".
syllabus du semestre 5
syllabus du semestre 6
2e année
(descriptifs sur le site de Phelma)
syllabus du semestre 7
syllabus du semestre 8
3e année
syllabus du semestre 9
Semestre à choix
Le semestre 9 peut s'effectuer dans l'un des deux programmes transverses à toutes les filières :
PIME Procédés industriels & management environnemental, porté par Pagora
MANINTEC Management, Innovation, Technologies, porté par Ense3
Semestre 10
Le semestre 10 est consacré au projet de fin d'études (PFE) sous la forme d'un stage.
Exemples de projets de fin d'études
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Etude de l'impact du trafic routier sur la concentration de polluants atmosphériques en milieux urbains par apprentissage automatique, eLichens.
Suivi des flux sédimentaires dans un fleuve par analyse et traitement d'images, Tenevias.
Analyse d'images grand angle du ciel pour la prévision court terme du rayonnement solaire au sol, Reuniwatt.
Apprentissage par renforcement pour la navigation d'un véhicule autonome, PSA.
Evaluation du tissu adipeux épicardique par imagerie cardio-vasculaire et deep-learning, GE Healthcare.
Supervised machine learning for exoplanet direct detection, IPAG.
Caractérisation d'un lien son/musique et émotions par observation de critères physiologiques dans le cas d'une diffusion sonore immersive, Gipsa-lab.
Optimisation d'antennes réseaux actives à balayage électronique pour les transmissions par satellite, Airbus.
Traitement vidéo : algorithme capable de générer des résumés de vidéos, Bertinit.
Jury d'examen
Chaque semestre comporte 30 crédits ECTS, répartis entre les unités d'enseignement (UE). La validation des ECTS s'obtient par l'attribution d'une note égale ou supérieure à 10/20 dans chaque UE.
Non certificiante
Sans niveau spécifique
Conventionnement : Non
Bénéficiaire de l'action
Niveau d'entrée : Bac + 2
Bac + 2, Bac + 3, Bac + 4