L'objectif de ce cours est d'introduire quelques éléments de théorie de l'information et des communications pour le master MICAS.
L'objectif de ce cours est d'introduire les probabilités et l'inférence statistique
Le but de ce cours est de présenter les limites fondamentales des communuications muit-utilisateurs via la théorie de l'information ainsi que la gestion des ressources entre utilisateurs.
Codage avancé
Cryptographie
Secure Communications
Ce cours offre une introduction à la théorie de l'optimisation convexe et non-convexe, appliquées au machine learning. La premiere partie du cours vise les aspects mathématiques de l'optimisation convexe et non-convexe, les méthodes d'optimisation determistes et stochastiques, tel que les methodes du gradient stochastique. La seconde partie du cours vise un traitement mathématique de techniques de machine learning, les methodes (state of the art) d'apprentissage du deep learning (back-propagation, ADAGRAD, ADADELTA, ADAM ) d'un point de vue mathematique.
The course provides Markovian Decision Process Theory and shows how it can be applied in many settings. Anintroduction to Deep Reinforcement Learning (DRL) is also conducted
The course provides advanced knowledge in a number of transmission techniques and technologies in wirelesscommunications. It covers the fundamentals on MIMO communications ranging from single-user MIMO to multi-user MIMO and cooperative communications, then addresses massive MIMO and mmwave MIMO in contemporarywireless communication standards. Other advanced topics are also viewed to update students with emergingtechniques and developments in 5G including: IoT technologies and communications, D2D communications,caching, green communications and various network architectures.
