Bases scientifiques et techniques de l'Ingénieur
Code UE : USGE7F
- Cours
- 4 crédits
Responsable(s)
Stephane LEFEBVRE
Dany GAILLON
Objectifs pédagogiques
Eclairage (28 heures)
Ce cours a pour objectif de vous donner les connaissances de base en éclairage intérieur et extérieur.
A l’issus de ce cours vous devrez être capable de dimensionner une installation d’éclairage, de vérifier les résultats obtenus à l’aide d’un logiciel de simulation.
Analyse du cycle de vie (16 heures)
Comprendre le principe de l'ACV et etre en capacité à l'intégrer à une démarche de choix de solution technique.
Culture Intelligence Artificielle (12 heures)
Découvrir les grands principes de l'IA et ses limites.
Ce cours a pour objectif de vous donner les connaissances de base en éclairage intérieur et extérieur.
A l’issus de ce cours vous devrez être capable de dimensionner une installation d’éclairage, de vérifier les résultats obtenus à l’aide d’un logiciel de simulation.
Analyse du cycle de vie (16 heures)
Comprendre le principe de l'ACV et etre en capacité à l'intégrer à une démarche de choix de solution technique.
Culture Intelligence Artificielle (12 heures)
Découvrir les grands principes de l'IA et ses limites.
Contenu
Eclairage (28 heures)
La lumière, l’œil, la vision
Les sources lumineuses, le flux lumineux (lm) et l’efficacité lumineuse (lm/W)
Notions de photométrie : intensité lumineuse, éclairement, luminance
Les luminaires : courbe photométrique et rendement
La gestion de l’éclairage (Bus DALI, KNX, DMX)
Aspects règlementaires et normatifs
Dimensionnement d’une installation d’éclairage intérieur sur logiciel
Dimensionnement d’une installation d’éclairage extérieur sur logiciel
Diagnostic énergétique
Analyse du cycle de vie (16 heures)
Faire l’inventaire des substances composant le produit pour connaître ses impacts
Les quatre étapes de l’ACV :
- la définition des objectifs,
- l’inventaire du cycle de vie,
- l’évaluation des impacts sur l’environnement,
- la recherche d’amélioration.
Exemples de support d'étude : Photovoltaique, Eolien, nucléaire...
Faire un lien avec la rentabilité complète d'un projet au regard du cycle de vie.
la normes ISO 14044.
Culture Intelligence Artificielle (12 heures)
Introduction aux concepts de base de l'IA : Cette partie du cours sera consacrée à la présentation des concepts fondamentaux de l'IA, tels que le Machine Learning, le Deep Learning, les réseaux de neurones, etc. Les étudiants apprendront également à différencier les différents types d'algorithmes utilisés en IA.
Apprentissage par renforcement : Les étudiants seront initiés à la technique d'apprentissage par renforcement. Ils comprendront comment fonctionne cette technique et comment elle peut être utilisée pour résoudre des problèmes d'ingénierie.
Traitement du langage naturel : Cette partie du cours sera consacrée au traitement du langage naturel (NLP). Les étudiants apprendront comment les modèles de NLP sont entraînés et comment ils peuvent être utilisés pour comprendre et générer des textes.
Chatbots : Les étudiants apprendront à créer des chatbots à l'aide d'outils d'IA tels que ChatGPT. Ils comprendront comment les chatbots peuvent être utilisés pour automatiser les réponses aux requêtes des clients.
Applications pratiques de l'IA en ingénierie : Les étudiants découvriront les domaines d'application les plus courants de l'IA en ingénierie, tels que la conception assistée par ordinateur (CAO), la maintenance prédictive, la reconnaissance d'images, etc.
La lumière, l’œil, la vision
Les sources lumineuses, le flux lumineux (lm) et l’efficacité lumineuse (lm/W)
Notions de photométrie : intensité lumineuse, éclairement, luminance
Les luminaires : courbe photométrique et rendement
La gestion de l’éclairage (Bus DALI, KNX, DMX)
Aspects règlementaires et normatifs
Dimensionnement d’une installation d’éclairage intérieur sur logiciel
Dimensionnement d’une installation d’éclairage extérieur sur logiciel
Diagnostic énergétique
Analyse du cycle de vie (16 heures)
Faire l’inventaire des substances composant le produit pour connaître ses impacts
Les quatre étapes de l’ACV :
- la définition des objectifs,
- l’inventaire du cycle de vie,
- l’évaluation des impacts sur l’environnement,
- la recherche d’amélioration.
Exemples de support d'étude : Photovoltaique, Eolien, nucléaire...
Faire un lien avec la rentabilité complète d'un projet au regard du cycle de vie.
la normes ISO 14044.
Culture Intelligence Artificielle (12 heures)
Introduction aux concepts de base de l'IA : Cette partie du cours sera consacrée à la présentation des concepts fondamentaux de l'IA, tels que le Machine Learning, le Deep Learning, les réseaux de neurones, etc. Les étudiants apprendront également à différencier les différents types d'algorithmes utilisés en IA.
Apprentissage par renforcement : Les étudiants seront initiés à la technique d'apprentissage par renforcement. Ils comprendront comment fonctionne cette technique et comment elle peut être utilisée pour résoudre des problèmes d'ingénierie.
Traitement du langage naturel : Cette partie du cours sera consacrée au traitement du langage naturel (NLP). Les étudiants apprendront comment les modèles de NLP sont entraînés et comment ils peuvent être utilisés pour comprendre et générer des textes.
Chatbots : Les étudiants apprendront à créer des chatbots à l'aide d'outils d'IA tels que ChatGPT. Ils comprendront comment les chatbots peuvent être utilisés pour automatiser les réponses aux requêtes des clients.
Applications pratiques de l'IA en ingénierie : Les étudiants découvriront les domaines d'application les plus courants de l'IA en ingénierie, tels que la conception assistée par ordinateur (CAO), la maintenance prédictive, la reconnaissance d'images, etc.
Modalité d'évaluation
- Contrôle continu
- Examen final
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
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Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
|
|---|---|---|---|---|
Type
Diplôme d'ingénieur
|
Lieu(x)
Alternance
|
Lieu(x)
Normandie
|
||
Type
Diplôme d'ingénieur
|
||||
| Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
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Enseignement non encore programmé
Code UE : USGE7F
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- 4 crédits
Responsable(s)
Stephane LEFEBVRE
Dany GAILLON