Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

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 Sur cette page sont indiqués les cours spécialement offerts par l'ED 184 à l'attention des doctorants et des enseignants-chercheurs, ainsi que les cours proposés par proposés par le collège doctoral de l'AMU ou d'autres organismes particulièrement intéressants d'un point de vue disciplinaire pour les doctorants de notre ED.
+**COURS DE l'ED**
+Cinq cours de 24h chacun vous seront proposés prochainement. Les inscriptions sont dès à présent possible sur l'adum.
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+**Cours I2M** :
-**COURS ED 2018**
+**1/ Adrien Boulanger** (période envisagée : tous les jeudi de janvier/février sauf le jeudi 23 février et le premier jeudi de mars à 14h à la FRUMAM.
-**Artificial Intelligence: from Machine Learning to Data Science**
+Pour le second semestre 2022-2023 sur le thème du théorème de Gauss-Bonet.
+Introduction aux formes différentielles (formule de Cartan, Stokes...), démonstration du
+théorème de Gauss-Bonet.
-Content:
+Le programme consisterait en une introduction aux formes différentielles (formule de
+Cartan, Stokes...) puis de la démonstration du théorème de Gauss-Bonet. Ce cours pourrait
+être utile à tous les doctorants intéressés de près ou de loin par la géométrie. De plus,
+ce cours complémente le thème du M2 de l'année prochaine (géométrie et topologie) avec
+un peu de géométrie riemannienne dans le cas des surfaces
-Machine Learning addresses the question of how to develop computer systems that improve their performance automatically with experience. It is the core technologies at the basis of modern Artificial Intelligence and of all of its spectacular breakthrough in the last ten years. It is also at the core of the emerging field of Data Science. This course deals with the foundations of machine learning based Artificial Intelligence and of its more recent success which has led to the development of Data Science. The whole process allowing the extraction of knowledge from data will be presented: data preparation and visualization, model generation via the use of a Machine Learning framework, results analysis. The course mainly focuses on classification tasks: non-supervised via the learning algorithm known as k-means, supervised via the presentation of several learning algorithms (k-nearest neighbors, random forest, support vector machines, artificial neural networks). A particular attention is given to practical work: the detailed process (dimension reduction, cross-validation, visualization, fine tuning of hyper-parameters, ...) is studied and well-known toolboxes are introduced (Scikit-Learn, Keras).
-Team: Hachem Kadri, Rémi Eyraud, Liva Ralaivola (nom.prenom@lis-lab.fr)
+**2/ Lionel Nguyen Van Thé**(période envisagée mars-avril 2023) :
-* The course will be given in English. It is possible to be in French if all the PhD Students registered to the course are francophones.
-**Homotopie et homologie du calcul**
+Votre esprit est-il ouvert ? Un aperçu des mathématiques de Paul Erdos
+. Le personnage de Paul Erdos.
+. Théorème d’Erdos-Szekeres sur l’apparition de sous-suites monotones de longueur n dans
+toute suite finie de réels suffisemment longue. Démonstration par le théorème de Ramsey,
+bornes exactes par diverses méthodes.
+. Théorème d’Erdos-Szekeres sur l’apparition de polygones en position convexe de taille n
+dans tout ensemble fini de points du plan suffisamment grand. Démonstration par le
+théorème de Ramsey, conjectures et résultats récents.
+. Théorème de Ramsey : Bornes pour la version finie (borne sup via récurrence double,
+borne inf via méthode probabiliste), conjectures et résultats récents.
+. Graphes et nombres chromatiques : Graphes de grand nombre chromatique et de grand
+tour de taille (via méthode probabiliste), le problème du nombre chromatique du plan (et
+interrogations sur le rôle des axiomes en théorie des ensembles), conjectures et résultats
+récents.
+. Ensembles de Sidon. Résultats connus, conjectures et résultats récents.
+. Quelques conjectures de l’oncle Paul.
+. Bonus : Projection du film N is a number de George Csicsery.
-Résumé :
-Ce cours entre naturellement dans ce cadre, car il présente des liens profonds entre différents domaines des mathématiques et de l’informatique théorique :réécriture de mots : présentations convergentes d’un monoïde (ou d’une catégorie); algèbre homologique : groupes d’homologie d’un monoïde (ou d’une catégorie);
+**3/ Stéphane Ballet** :(période envisagée mai-juin 2023) :L’histoire de la Pensée Scientifique.
-groupes de tresses et généralisations : familles de Garside dans un monoïde (ou une catégorie) ; catégories supérieures et algèbre homotopique : type de dérivation fini et résolutions polygraphiques.
+L’objet de ce cours est de donner des éléments de compréhension de la genèse des grands
+principes de la science moderne et plus généralement du processus de structuration de la
+science - les origines et la genèse de la science moderne - au travers son évolution du
+Moyen-âge jusqu’à la Renaissance. Le but est d’inciter le futur chercheur à une démarche
+réflexive visant à s’interroger sur la nature et la valeur des principes, des concepts, des
+méthodes et des résultats des sciences.
+Bibliographie
-Cette approche a été initiée par Craig Squier (1987) : en montrant que les paires critiques de la réécriture définissent des générateurs de l’homologie en dimension 3,
+[1] Gaston Bachelard. La formation de l’esprit scientifique. Bibliothèque des textes
-il peut construire un monoïde finement présentable pour lequel le problème du mot est décidable, mais qui n’admet aucune présentation convergente finie.
+philosophiques, Vrin, 2011.
-La méthode a été généralisée à la dimension quelconque par Yuji Kobayashi (1990), puis reformulée dans un cadre homotopique par Craig Squier lui-même (1994).
+[2] Thomas Khun. La structure des révolutions scientifiques. Champs sciences, Flammarion,
-Elle a été adaptée au cas des groupes gaussiens par Patrick Dehornoy et Yves Lafont en 2003, ce qui permet, par exemple, de calculer l’homologie des groupes de tresses.
+.
-La réécriture de mots a aussi été généralisée au cas des 2-présentations par Albert Burroni (1993) et Yves Lafont (2003). En suivant cette voie,
+[3] Alexandre Koyré. Etudes d’histoire de la pensée scientifique. Gallimard, 1973
-François Métayer a introduit la notion de résolution polygraphique (2003), qui est la version homotopique des résolutions libres (2009).
-C’est aussi ce qu’on appelle un remplacement cofibrant en algèbre homotopique.
-Ce cours (24h) aura lieu au second semestre. Les publics visés sont d’abord les doctorants issus des masters recherche de mathématiques générales et d’informatique théorique,
-puis les étudiants de ces masters (qui auront déjà suivi des cours fondamentaux), et tous les collègues intéressés par ce domaine. Selon le niveau des étudiants et des collègues,
-je ferai des rappels, dans l’esprit de mon cours intensif de 2008 : Algèbre et géométrie de la réécriture (Ecole Jeunes Chercheurs en Informatique Mathématique, CIRM, 2018)
+**Cours LIS** :
+**1/ Carlos Ramisch/Manon Scholivet** (période envisagée mars-avril 2023) :
-**"Entrelacs aléatoires"**, cours de 24H, Responsable Bruno Schapira , de Janvier à mi-Mars
+Méthodologie expérimentale en informatique ou Recherche zen : éviter de stresser pour nos
+choix méthodologiques (débattables)
-Nous présenterons le modèle d’entrelacs aléatoires, ainsi que certaines de ses propriétés notamment de connectivité. Cela sera
+Objectifs : Cette formation porte sur la méthodologie, les pratiques, les pièges à éviter etc.
-également l’occasion d’introduire des outils fondamentaux de théorie élémentaire du potentiel ainsi que sur les processus de Poisson.
+en recherche expérimentale en informatique, notamment dans des domaines liés à la
+science des données, IA, apprentissage, TAL… Le parti pris du cours est de s'appuyer
+systématiquement sur des exemples concrets, des situations réelles ou réalistes, pour
+ensuite aborder des notions plus abstraites de méthodologie scientifique. Chaque séance
+comporte des activités et exercices pratiques dont le but est de (a) rendre agréable le thème
+de la méthodologie scientifique, souvent considéré comme mineur ou ennuyeux, (b) justifier
+l'importance des notions abstraites via des exemples concrets, et (c) s'entraîner sur des
+compétences pratiques essentielles au travail scientifique, telles que la structuration de
+questions et hypothèses de recherche, la conception d'une expérience, la présentation de
+résultats, etc. L'objectif global du cours est de construire collaborativement un idéal de la
+méthodologie de recherche en science des données, et de le mettre en perspective par
+rapport aux pratiques actuelles, tout en nuançant la morale binaire de la "bonne / mauvaise"
+recherche. Les notions et compétences développées dans ce cours devraient aider les
+participant.e.s à faire évoluer leurs pratiques pour tendre vers cet idéal.
-**"Introduction à la Théorie du Contrôle Géométrique"**, cours de 20H, Responsable Francesca Chittaro, de Février à mi-Avril
-. Rappel de géométrie différentielle : variétés, fibré tangent, fibré cotangent, sous-variétés.
+**2/ Arnaud Labourel/Emmanuel Godard** :
-. Equation différentielles survariétés:champs dévecteurs,flots et groupes de difféomorphismes.
-. Familles de champs de vecteurs : crochets et algèbre de Lie, orbite d’un famille de champs de vecteurs, Théorèmes de Rashevski-Chow et de Frobenius.
-. Systèmes commandes : définition, ensembles atteignables, contrôlabilité. Systèmes linéaires et bilinéaires.
-. Equivalence des systèmes contrôlés, linéarisation par feedback.
+ALGORITHMES DISTRIBUÉS ET CONSENSUS : DES BD RÉPLIQUÉES À LA BLOCKCHAIN
+. DESCRIPTION DU COURS
+Le problème du consensus est un problème fondamental en théorie du calcul distribué. Il
+consiste pour un ensemble de processus à se mettre d'accord sur une valeur de sortie. Les
+applications sont très nombreuses puisque la résolution de ce problème est primordiale
+pour la coordination des systèmes distribués. Dans ce cours, il est proposé de repartir de
+cette notion fondamentale et des besoins correspondants notamment en réplication de
+bases de données pour aborder les développements récents des systèmes de type
+blockchain.
+. PLAN DU COURS
+CM : 14h TD+TP :3h
+. Introduction au systèmes distribué (3h30 CM) : définition d’un système distribué (notion
+de processus modèles de communication par message ou mémoire partagée, système
+synchrone ou asynchrone), définition de fautes (perte de messages, crash de processus,
+processus byzantins), tâches distribuées, problème du consensus (notion de terminaison,
+intégrité et accord) (3)
+. Étude d’un algorithme de consensus à l’aide d’un simulateur : raft (1) (3h TD/TP)
+. Impossibilité du consensus asynchrone en cas de crash (2) (3h CM)
+. Algorithme de consensus en présence de processus byzantins (3+4) (3h CM)
+. Résolution du « consensus byzantin » dans la blockchain : preuve de travail, preuve
+d’enjeux (3h30CM)
+. Conclusions et perspectives (1h CM)
+. RÉFÉRENCES
+. In Search of an Understandable Consensus Algorithm. Diego Ongaro and John K.
+Ousterhout. 2014.
+USENIX Annual Technical Conference. pp. 305-319.
+. Impossibility of distributed consensus with one faulty process. Fischer, Michael J., Nancy
+A. Lynch, and
+Michael S. Paterson. 1985, Journal of the ACM (JACM), Vol. 32.2, pp. 374-382.
+. Distributed Algorithms, Nancy Lynch., Morgan Kaufmann. 1996
+. The Byzantine Generals Problem, Leslie Lamport, Robert Shostak et Marshall Pease, ACM
+Transactions on Programming Languages and Systems, vol. 4, no 3, 1982.
-**"Histoire de la Pensée Scientifique - Une introduction"**, cours de 24H, Responsable Stéphane Ballet, de  mi-Mai à début Juillet
-{{:cours_de_l_ed:ed184-histpenseeballet.pdf|}}
 **Tous les doctorants qui souhaitent suivre  ces cours doivent impérativement s'enregistrer dans l'adum, la formation est en ligne.**

Ecole Doctorale 184

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