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    Maquette pédagogique MAM

    MAM5 ALTERNANCE - Semestre S9 - Mineure INUM



    Unité d'enseignement obligatoire
    Cours
    TD
    ECTS
    		Intervenant
    HUMANITES FISA S9
    1
    Innovation et entreprenariat
    Ce cours consiste à créer ou reprendre une entreprise de l'APCE (Agence pour la Création d'Entreprises). Compétences visées: Savoir mettre en œuvre le processus de création d’entreprise depuis l’idée de projet jusqu’au démarrage de l’activité. Processus innovation en entreprise : Technique créativité, comment favoriser idées entreprise. Définir projet création. Rédiger Business plan détaillé. Incubateurs, Start-ups et partenariat. Aspects financiers. Choisir sa structure juridique. Démarches création entreprise.
    8
    		Elisabeth Sargenti
    Conférences métiers
    2
    		Veronika Nedelchev


    Unité d'enseignement obligatoire
    Cours
    TD
    ECTS
    		Intervenant
    Acquis en entreprise S9
    10
    Acquis en entreprise S9
    Suivi des acquis pendant les périodes en entreprise
    		Didier Auroux
    Réunion de régulation apprentis
    3


    Unité d'enseignement obligatoire
    Cours
    TD
    ECTS
    		Intervenant
    Modélisation et optimisation
    6
    Commande optimale
    Ce cours constitute une introduction à la commande optimale en dimension finie et aux algorithmes associés. Une ouverture sur le machine learning et l'apprentissage par renforcement est également proposée. Le cours alterne avec les travaux pratiques (langages Julia et Python). Plan du cours : 1. Introduction 2. Méthodes directes 3. Principe du maximum de Pontrjagin 4. Méthode de tir 5. Model predictive control 6. Reinforcement learning. Plan des TP : 1. Navigation 2. Tir simple 3. MPC 4. Hexapawn 5. OpenAI Gym: taxi!
    20
    10
    2
    		Jean Baptiste Caillau
    Optimisation avancée
    Optimisation paramétrique en dimension finie (méthode du gradient, algorithmes évolutionnaires), prise en compte des contraintes. calcul des variations, contrôle optimal, optimisation de forme. La formation inclut des travaux pratiques encadres au cours desquels sont traites des problèmes simplifies d'optimisation en aérodynamique et en calcul des structures.
    20
    10
    2
    		Régis Duvigneau
    Réduction de modèle & Digital Twin
    La simulation numérique joue un rôle important dans l’industrie. Elle permet par exemple d’aider à la conception ou l’exploitation de systèmes industriels complexes. Souvent basés sur des équations différentielles, ces modèles peuvent être parfois coûteux en temps de calcul. Par conséquent, l’industrie a de plus en plus recours aux méthodes de réduction de modèles. Ces méthodes consistent à construire un modèle simplifié à partir de modèles complexes. Le modèle réduit obtenu, bien que moins précis, devra garder une bonne représentativité du modèle initial. Différentes méthodes de réductions de modèles seront présentées dans ce cours. Un des enjeux de l’industrie est de construire des jumeaux numériques (digital twin) capables de reproduire le fonctionnement complet d’un objet, d’un processus (ex chaine de production d’énergie). Ce cours a pour objectif d’introduire ces outils numériques qui ont recours à la fois à la simulation numérique, à de l’analyse de données et de l’apprentissage automatique.
    26
    22
    2
    		Bertrand Iooss


    Unité d'enseignement obligatoire
    Cours
    TD
    ECTS
    		Intervenant
    Calcul scientifique et apprentissage
    5
    Eléments finis
    L'objectif de ce cours est de se familiariser avec différentes librairies de calcul scientifique pour la mise en oeuvre de méthodes d'éléments finis. Formulation mixte du problème de Stokes, Compatibilité vitesse-pression, Convergence. Application à l'élasticité linéaire
    20
    10
    1.3
    		Boniface Nkonga
    Volumes finis
    Introduction des conditions aux limites, mise en œuvre pratique dans le cas de l'écoulement d'un liquide dans une chambre de refroidissement d'un générateur de gaz. Loi de pression pour le changement de phase. Application à l'écoulement d'un liquide avec changement de phase.
    16
    8
    1.3
    		Roland Masson
    Deep Learning
    Ce cours présentera les fondements théoriques de l’apprentissage profond (« Deep Learning ») et mettra en oeuvre des Réseaux de Neurones Profonds (RNP) avec Python. Il s’agira notamment de: comprendre les limites des algorithmes d’optimisation pour l’entrainement des RNP, cerner les capacités d’approximation mathématiques des RNP, découvrir les avantages des RNP pour modéliser une sous-variété d’un espace euclidien, savoir utiliser les outils informatiques appropriés pour manipuler les RNP.
    16
    8
    1.3
    		Lionel Fillatre
    Machine learning en calcul scientifique
    L'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage profond ou Deep Learning (DL), est de plus en plus utilisé pour effectuer, améliorer et accélérer des simulations numériques en calcul scientifique. Ce cours vise à présenter une sélection de sujets de recherche actuels dans le domaine général de DL pour le calcul scientifique avec une application aux systèmes, modélisés par les equations aux dérivées partielle. L'accent sera mis sur la conception et la mise en œuvre d'algorithmes ainsi que sur la théorie sous-jacente qui garantit la fiabilité des algorithmes.
    20
    10
    1.3
    		Stéphane Descombes


    Unité d'enseignement obligatoire
    Cours
    TD
    ECTS
    		Intervenant
    Numérique et Informatique
    4
    Calcul Haute Performance
    Rappels Unix, Optimisation des algorithmes en Fortran 90, Introduction à la programmation parallèles, Programmation par échange de messages (MPI). Domaines de dépendance des algorithmes numériques. Partitionnements de domaine et structures de communication.
    15
    15
    2
    		Stéphane Abide
    Logiciels industriels (SAS + Abaqus)
    Introduction au logiciel Abaqus et au logiciel de statistiques SAS
    28
    14
    2
    		Christine Malot


    Unité d'enseignement obligatoire
    Cours
    TD
    ECTS
    		Intervenant
    Maths et applications
    4
    Systèmes satellitaires
    Problématique de la dynamique du vol en attitude etposition des satellites artificiels, technique de contrôle boucle ouverte/boucle fermée associé. Analyse de mission / control d'orbite : principe de mise à poste, optimisation de manoeuvre en dynamique képlérienne avec analyse des perturbations orbitales et impacts sur le contrôle d'orbite.Contrôle d'attitude : Modélisation de la dynamique d'attitude d'un satellite, description des perturbations environnementales, technique de stabilisation active et passive, senseurs et actionneurs, lois de contrôle et performances.
    16
    8
    1.3
    		Thierry Dargent
    Modélisation numérique pour la physique
    La modélisation numérique est plus que jamais un outil de premier plan au service de la compréhension de la physique qui nous entoure. En effet, qu’il s’agisse de la recherche de prédictions quantitatives au service de de la maitrise d’un mécanisme physique à l’élaboration de jumeaux numériques à des fins de rétro-ingénierie pour comprendre et mettre en équation un phénomène physique, la modélisation numérique est devenue un outil indispensable à l’ingénieur contemporain. Ce cours aura pour vocation de présenter un panel des principales méthodes de l’état de l’art (FEM, DEM, FFT, approches multi-échelles…) en illustrant le propos avec des applications concrètes en mécanique du solide, métallurgie et mécanique des fluides. L’apport récent de l’intelligence artificielle à cette thématique sera également abordé.
    12
    12
    1.3
    		Marc Bernacki
    Modélisation géométrique
    Ce cours est une introduction à la modélisation géométrique, c'est-à-dire aux outils mathématiques, numériques et informatiques qui permettent la création d'objets 3D numériques dans le but de concevoir, simuler et valider de nouveaux produits et processus industriels. La représentation d'une géométrie 3D au moyen de courbes et surfaces NURBS découpées (trimmed) sera au centre de ce cours.
    12
    12
    1.3
    		Laurent Busé



    Bloc optionnel
    Cours
    TD
    ECTS
    		Intervenant
    Anglais S9
    		Alexandre Caminada
    Anglais S9
    24
    2


    Bloc optionnel
    Cours
    TD
    ECTS
    		Intervenant
    Développement personnel (1 UE complémentaire au choix : 0 UE min - 1 UE max)
    		Alexandre Caminada
    Activités sportives
    24
    2
    Activités culturelles
    24
    2
    Langue vivante 2
    24
    2
    Engagement étudiant
    2