M2 IDSM-Kharkiv – TER

Travail d’étude et de recherche


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Année 2022-2023

Prérequis

Aucun

Objectif du cours

L’objectif du TER est de proposer une première expérience de recherche aux étudiant·es par la réalisation en groupes d’un projet lié aux travaux scientifiques d’un·e enseignant·e-chercheur·e des laboratoires de recherche ERIC et LIRIS des universités Lyon 2 et Lyon 1.

Modalités d’évaluation

La restitution du TER s’effectue sous la forme d’un petit article écrit en français ou en anglais, de préférence avec LATEX.

Organisation pédagogique / Planning

La période de réalisation du TER s’étend du 01/09/2022 au 30/03/2023. Le travail doit être terminé avant le départ en stage. Le calendrier du TER est le suivant.

  • 03/10/2022 : premier rapport
  • 07/11/2022 : deuxième rapport
  • 05/12/2022 : troisième rapport
  • 02/01/2023 : quatrième rapport
  • 06/02/2022 : cinquième rapport
  • 30/03/2023 : rapport final

Matériel en ligne

Sujets de TER

  1. Warning: filesize(): stat failed for ./docs/TER-IT-detection-fraudes.pdf in /home/jdarmont/www/wp-content/php/fic.inc.php on line 5
    Robustesse des extracteurs flous pour la détection des fraudes dans les documents numérisés (0 Ko) PDF (Iuliia Tkachenko)
  2. Warning: filesize(): stat failed for ./docs/TER-JD-Data-Mesh.pdf in /home/jdarmont/www/wp-content/php/fic.inc.php on line 5
    Étude critique des data meshes (0 Ko) PDF (Jérôme Darmont)
  3. Warning: filesize(): stat failed for ./docs/TER-JJ-Clustering-spatio-temporel.pdf in /home/jdarmont/www/wp-content/php/fic.inc.php on line 5
    Clustering de données de pollution (0 Ko) PDF (Julien Jacques)
  4. Warning: filesize(): stat failed for ./docs/TER-SC-XAI.pdf in /home/jdarmont/www/wp-content/php/fic.inc.php on line 5
    Explicabilité en Deep Learning (0 Ko) PDF (Stéphane Chrétien)

Ressources en ligne