Données multimédia et spatio-temporelles
Code UE : NFE205
- Cours + travaux pratiques
- 6 crédits
- Volume horaire de référence
(+ ou - 10%) : 50 heures
Responsable(s)
Marin FERECATU
Public, conditions d’accès et prérequis
Prérequis : M1 ou bac + 4 et NFE204 ou équivalent
Public : cycle d'ingénieur CNAM, Master M2
Public : cycle d'ingénieur CNAM, Master M2
Objectifs pédagogiques
La gestion et l'exploitation des données multimédia et spatio-temporelles ont une grande importance dans des domaines aussi variés que l'audiovisuel, l'exploitation de données scientifiques, l'imagerie médicale, le tourisme, la planification urbaine, l'étude du climat, le marketing ou la sécurité.
Les données multimédia et spatio-temporelles sont souvent peu structurées et très volumineuses, la technologie relationnelle est insuffisante ou inadaptée pour leur gestion. De plus, des opérations de recherche de nature différente sont nécessaires afin d'accéder à l'information présente par ex. dans des contenus visuels (BD multimédia) ou vectoriels (BD spatiales).
L'objectif de cet enseignement est de faire comprendre les principes et les technologies actuelles de gestion et de recherche dans des données multimédia et spatio-temporelles. Les travaux pratiques doivent permettre une familiarisation avec une partie des techniques abordées dans le cours.
Les données multimédia et spatio-temporelles sont souvent peu structurées et très volumineuses, la technologie relationnelle est insuffisante ou inadaptée pour leur gestion. De plus, des opérations de recherche de nature différente sont nécessaires afin d'accéder à l'information présente par ex. dans des contenus visuels (BD multimédia) ou vectoriels (BD spatiales).
L'objectif de cet enseignement est de faire comprendre les principes et les technologies actuelles de gestion et de recherche dans des données multimédia et spatio-temporelles. Les travaux pratiques doivent permettre une familiarisation avec une partie des techniques abordées dans le cours.
Compétences visées
Maîtrise des enjeux et défis pour les nouveaux marchés liés à la gestion de gros volumes de données non traditionnelles (notamment grandes bases de données multimédia : image, vidéo, son, capteurs), pour lesquels la technologie relationnelle est insuffisante.
Contenu
Thèmes abordés dans le cours et les travaux pratiques (TP) :
- Spécificités des bases de données multimédia et des bases spatio-temporelles, domaines d'application.
- Données image, audio et vidéo : description, traitement, stockage, structuration et outils disponibles
- Données spécifiques : données médicales, satellite, aériennes, séries temporelles, anthropométriques (empreintes, iris, etc.), graphe
- Bases de données spatiales et spatio-temporelles : modèle de données, structures d'index, produits du marché, applications.
- Paradigmes et méthodes spécifiques de recherche d'information multimédia : recherche par le contenu, recherche multi-modale, méthodes par apprentissage
- Passage à l'échelle de la recherche par similarité
- Introduction à l'intelligence artificielle pour des données multimédia
Modalité d'évaluation
Examen terminal et projet.
Bibliographie
- Akka Zemari, Jenny Benois-Pineau : Deep Learning in Mining of Visual Content, 2020
- John W. Woods : Multidimensional Signal, Image, and Video Processing and Coding, 2011
- Chloé-Agathe Azencott : Introduction au Machine Learning, 2019
- Paul A. Longley et al. : Geographic Information Systems and Science, 2010
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
Rechercher une formation
RECHERCHE MULTI-CRITERES
Plus de critères de recherche sont proposés:
-
Vous pouvez sélectionner des formations, en recherchant une chaîne de caractères présente dans l’intitulé ou dans les index (discipline ou métier visé): ex: "documenta".
Des index sont suggérés à partir du 3e caractère saisi, mais vous pouvez aussi saisir librement tout autre mot . - Les différents items sélectionnés sont croisés.
ex: "Comptabilité" et "Région Grand Est"
- Cette recherche s'effectue à travers toutes les fiches formation, y compris régionales. Les codes de ces dernières se distinguent par le suffixe de la région (ex: «-PDL pour Pays-de-la-Loire» ).
Par défaut, les fiches régionales reprennent le contenu de la fiche nationale correspondante, mais dans certains cas, comportent des informations spécifiques. - Certains diplômes se déclinent selon plusieurs parcours (codés à la fin: A, B,...). Pour afficher tous les parcours, tapez la racine du code (ex : « LG035 »).
- Dans tous les cas, veillez à ne pas insérer d'espace ni de caractère séparateur.
Plus de critères de recherche sont proposés:
- Type de diplôme
- Niveau d'entrée
- Modalité de l'enseignement
- Programmation semestrielle
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Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
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Intitulé de la formation
Ingénieur informatique - systèmes d'information et business intelligence
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Type
Diplôme d'ingénieur
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Lieu(x)
À la carte
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Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
Informatique d'entreprise
2D4P10, 33, 2 rue Conté
75003 Paris
Tel :01 58 80 84 71
Alexandre LESCAUT
2D4P10, 33, 2 rue Conté
75003 Paris
Tel :01 58 80 84 71
Alexandre LESCAUT
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Enseignement non encore programmé
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- Volume horaire de référence
(+ ou - 10%) : 50 heures
Responsable(s)
Marin FERECATU