Ce cours explore les réalisations architecturales des civilisations de l'Égypte antique et de la Mésopotamie, mettant en lumière leur impact sur l'architecture moderne. Les étudiants développeront une compréhension approfondie des styles architecturaux, des techniques de construction et des contextes socio-culturels de ces civilisations, tout en apprenant à appliquer ces connaissances à l'analyse critique de structures architecturales modernes. Il vise à offrir une structure claire et engageante des connaissances et informations, tout en incorporant des éléments interactifs et des ressources supplémentaires pour enrichir l'expérience d'apprentissage des étudiants.

Le module Aménagements Fonciers est conçu pour aborder les enjeux de gestion et de planification des espaces terrestres. Il couvre les aspects réglementaires, techniques et stratégiques liés à l'aménagement du territoire, en tenant compte des besoins des collectivités et des exigences environnementales.

L'apprentissage artificiel est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir des données et de faire des prédictions sans programmation explicite pour chaque tâche. Ce cours, destiné aux étudiants de troisième année en licence Génie Biomédical, spécialité « Informatique Biomédicale et Hospitalière », vise à fournir une compréhension approfondie des divers modes d'apprentissage et des techniques pour les améliorer.

Le cours couvrira les origines et l'évolution de l'apprentissage automatique, les concepts et principes fondamentaux, les types de données utilisées et les principales applications. Il abordera différents modes d'apprentissage, notamment supervisé, non supervisé, semi-supervisé, par renforcement et par transfert. Les méthodes évolutionnistes, telles que les algorithmes génétiques et l'optimisation par essaims particulaires, seront également explorées pour optimiser les algorithmes.

L'objectif est de fournir les compétences nécessaires pour appliquer ces techniques dans divers contextes et contribuer à l'avancement de l'apprentissage artificiel.