MICRO-310(b): Signaux et systèmes I (pour SV)Présentation des concepts et des outils de base pour l'analyse et la caractérisation des signaux, la conception de systèmes de traitement et la modélisation linéaire de systèmes pour les étudiants en sciences de la vie. Application de ces techniques au tra ...
MATH-502: Distribution and interpolation spacesThe goal of this course is to give an introduction to the theory of distributions and cover the fundamental results of Sobolev spaces including fractional spaces that appear in the interpolation theory. Those notions are central to the study of partial dif ...
MICRO-310(a): Signaux et systèmes I (pour MT)Présentation des concepts et des outils de base pour la caractérisation des signaux ainsi que pour l'analyse et la synthèse des systèmes linéaires (filtres ou canaux de transmission). Application de ces techniques au traitement du signal et aux télécommuni ...
COM-406: Foundations of Data ScienceWe discuss a set of topics that are important for the understanding of modern data science but that are typically not taught in an introductory ML course. In particular we discuss fundamental ideas and techniques that come from probability, information the ...
EE-205: Signaux et systèmes (pour EL)Ce cours pose les bases d'un concept essentiel en ingénierie : la notion de système. Plus spécifiquement, le cours présente la théorie des systèmes linéaires invariants dans le temps (SLIT), qui sont largement utilisés pour modéliser aussi bien une réalité ...
ME-324: Commande numérique des systèmes dynamiquesOn introduit les bases de l'automatique linéaire discrète qui consiste à appliquer une commande sur des intervalles uniformément espacés. La cadence de l'échantillonnage qui est associée joue un rôle primordial pour assurer la stabilité et la performance d ...
PHYS-216: Méthodes mathématiques (pour SPH)Ce cours est un complément aux cours d'analyse et d'algèbre linéaire qui apporte des méthodes et des techniques mathématiques supplémentaires requises pour les cours de physique de 3e année, notamment l'électrodynamique et la mécanique quantique. ...
PHYS-467: Machine learning for physicistsMachine learning and data analysis are becoming increasingly central in sciences including physics. In this course, fundamental principles and methods of machine learning will be introduced and practised. ...
MICRO-311(a): Signaux et systèmes II (pour MT)Ce cours aborde la théorie des systèmes linéaires discrets invariants par décalage (LID). Leurs propriétés et caractéristiques fondamentales y sont discutées, ainsi que les outils fondamentaux permettant de les étudier (transformée de Fourier et transformé ...
MICRO-512: Image processing IIStudy of advanced image processing; mathematical imaging. Development of image-processing software and prototyping in Jupyter Notebooks; application to real-world examples in industrial vision and biomedical imaging. ...
MICRO-511: Image processing IIntroduction to the basic techniques of image processing. Introduction to the development of image-processing software and to prototyping using Jupyter notebooks. Application to real-world examples in industrial vision and biomedical imaging. ...
MATH-202(c): Analysis IIIThe course studies the fundamental concepts of vector analysis and Fourier-Laplace analysis with a view to their use in solving multidisciplinary problems in scientific engineering. ...
COM-202: Signal processingSignal processing theory and applications: discrete and continuous time signals; Fourier analysis, DFT, DTFT,
CTFT, FFT, STFT; linear time invariant systems; filter design and adaptive filtering; sampling; interpolation
and quantization; image processing, ...
