Haute Ecole de la Province de Liège

Informations générales sur l'unité d'enseignement : "INFORMATIQUE : Eléments de projets informatiques industrie 4.0"

Cycle 2
Niveau du cadre francophone de certification 7
Code ING-2-114 2.1.1
Crédits ECTS 5
Volume horaire (h/an) 60
Période Quadrimestre 1
Implantation(s) TECHNIQUE - Liège (Ing.)
Unité Orientation
Responsable de la fiche Dedijcker, Sébastien
Pondération 50
Composition de l'unité d'enseignement
Intitulé Nombre d'heures Pondération
Gestion de systèmes de vision 30 45
Introduction à la réalité virtuelle et à la réalité augmentée 15 25
Introduction au machine learning en intelligence artificielle 15 30
Prérequis
INFORMATIQUE: Théorie et application du signal
Corequis -

  • Acquis d'apprentissage spécifiques sanctionnés par l'évaluation

    • À l’issue du cours, l’étudiant sera capable de décrire les différents concepts mis en œuvre lors de la conception d’un système de vision.

    À l’issue du cours, l’étudiant sera capable de concevoir un système de vision (Architecture matérielle, dimensionnement, conception des logiciels spécifiques) à partir d’un cahier des charges.

    À l’issue du cours, l’étudiant sera capable de concevoir une application de base utilisant des outils de machine learning appliqués à un système de vision. Il sera capable de comparer cette solution avec une solution utilisant des librairies de traitement et d’analyse d’images plus traditionnelle.

    À l’issue du cours, l’étudiant sera capable de concevoir une application de base en réalité virtuelle ou augmentée.

    À l’issue du cours, l’étudiant sera capable de gérer un projet multidisciplinaire, ainsi que de rédiger et présenter les documents inhérents à ce projet.

  • Objectifs

  • Integration of the components of a vision system in the Eurobot competition Project

    Comparison of OpenCV libraries & Tensor flow in image analysis

    Development of a basic virtual or augmented reality application

  • Contenus

  • Systèmes de vision : Components of vision systems: optics, cameras (1D, 2D, 3D), camera buses, lightings, software libraries (OpenCV).

    Machine Learning : Image analysis with TensorFlow.

    Réalité virtuelle et augmentée : Physical reality vs digital reality, augmented reality versus virtual reality, applications, hardware, haptics, Unity.

  • Méthodes d'enseignement et d'apprentissage

  • Cours magistraux
  • Travaux de laboratoire
  • Projets, recherches ou travaux sur le terrain

  • Autres méthodes

    Cours magistraux + travaux pratiques en laboratoire  + projets (individuels et en groupe)

  • Evaluation

  • Gestion de systèmes de vision
    • Examen Oral
    • Evaluation Continue
    Introduction à la réalité virtuelle et à la réalité augmentée
    • Examen Oral
    • Evaluation Continue
    Introduction au machine learning en intelligence artificielle
    • Examen Oral
    • Evaluation Continue

  • Langue(s) de l'unité d'enseignement

  • Français
  • Anglais

  • Supports de cours

  • Aucun support

  • Lectures conseillées

  • COSTER M., CHERMANT J.L., Précis d'analyse d'images, Presses du CNRS, 1989

    HORNBERG A., Handbook of Machine Vision, WILEY-VCH, 1st reprint 2008

Contactez-nous | © HEPL - Province de Liège