Campus Numérique UABT
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Ce cours constitue une introduction au domaine de la Robotique .
- Enseignant: nadera kaddouri
- Enseignant: bahia kelkoul
- Enseignant: ABDELMADJID BOUMEDIENE
- Enseignant: bahia kelkoul
- Enseignant: FETH ALLAH HADJILA
- Enseignant: AMAL HALFAOUI
- Enseignant: OUSSAMA MEKKAOUI
- Enseignant: OUSSAMA MEKKAOUI
- Enseignant: abderrahmane mesmoudi
- Enseignant: Toufik YAKIL
- Enseignant: HASSAN AYOUB ZIRAR

Mobile app development is the process of creating software for mobile devices. However, some frameworks like Flutter have been proposed to also develop desktop and web applications along with mobile apps. Flutter allows you to build applications for mobile (android & iOS), desktop (Linux, MacOs, Windows), Web and embedded devices, all from a single codebase.
Therefore, many motivations can lead people to study and learn mobile apps development approaches in a general way, and Flutter framework in a more specific way. These latter include:
- Growing Market Demand: the increasing popularity of smartphones, tablets and mobile devices in general.
- Career opportunities: many companies are looking for developers to create and maintain their mobile apps.
- Innovation: involves participating in innovative projects (graduation project).
- Creativity: designing attractive user interfaces and engaging user experiences.
- Entrepreneurship: the way to create and market your own product.
- Cross-Platform development: Flutter allows you to reduce development time and costs by running the same app code on different platforms.
- Dr. : Asma Mehiaoui

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.
- Enseignant: Sara BELAROUCI
- Enseignant: HASSAN BENARIBA
- Enseignant: Souhila Benmansour
- Enseignant: Hichem Betaouaf
- Enseignant: ABDELMADJID BOUMEDIENE
- Enseignant: NOUNA KHERROUR
- Enseignant: HASSAN BENARIBA
- Enseignant: Hichem Betaouaf
- Enseignant: ABDELMADJID BOUMEDIENE
- Enseignant: Djamila ZIANI
- Enseignant: HASSAN BENARIBA
- Enseignant: Hichem Betaouaf
- Enseignant: ABDELMADJID BOUMEDIENE
- Enseignant: Djamila ZIANI

Ce cours explore les principes fondamentaux de la composition en architecture, en s'appuyant sur des concepts théoriques et des exemples historiques et contemporains. L'objectif est de développer la compréhension des étudiants des processus de conception architecturale et de leur capacité à composer des espaces et des formes cohérents, fonctionnels et esthétiques.
Visées d'apprentissage :
· Développer une compréhension des principes fondamentaux de la composition architecturale, y compris les formes géométriques et les relations spatiales.
· Acquérir des compétences dans l'analyse et la création de compositions architecturales cohérentes et expressives.
· Sensibiliser aux implications fonctionnelles, esthétiques et culturelles de la composition architecturale.
· Renforcer les capacités de conception critique et de réflexion indépendante dans le domaine de l'architecture.
- Enseignant: Houda Mesli
- Enseignant: KAMILA AMEL BENACHENHOU
- Enseignant: OMAR MAACHOU
- Enseignant: OMAR TALEB

The purpose of Technical English is to equip students with the language skills they need to effectively communicate in technical and scientific fields. The course focuses on the specific vocabulary, grammar, and communication… that are commonly used in writing, research, and other related fields.
- Enseignant: OMAR BEHADADA
- Enseignant: LOTFI HAMZA CHERIF
- Enseignant: Mahammed MESSADI
Ce cours examine les principes fondamentaux de la mise en place des systèmes d'informations. Grâce à une variété d'exemples pratiques, et vise à:
En termes de connaissances :
- Donner des connaissances sur les méthodes, techniques et aptitudes fondamentales pour analyser et concevoir des systèmes d'informations.
- Expliquer des concepts et des techniques utilisées pour la modélisation et la simulation.
- Illustrer des normes de spécification, de conception et de documentation des systèmes d'informations.
En termes de savoir-faire :
- Examiner les objectifs de la méthode MERISE.
- Extraire la différence entre la méthode MERISE et UML.
- Créer des modélisations des systèmes d'informations en utilisant les deux méthodes : MERSIE & UML.
En termes de savoir-être :
- Sélectionner les systèmes d'informations hospitaliers et en santé.
- Enseignant: ASMA BELAIDI
- Enseignant: LOTFI HAMZA CHERIF
- Enseignant: Mahammed MESSADI

The purpose of Technical English is to equip students with the language skills they need to effectively communicate in technical and scientific fields. The course focuses on the specific vocabulary, grammar, and communication… that are commonly used in writing, research, and other related fields.
- Enseignant: OMAR BEHADADA
- Enseignant: LOTFI HAMZA CHERIF
- Enseignant: Mahammed MESSADI
L’apprentissage profond (Deep Learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux de neurones profonds pour analyser et apprendre des structures complexes à partir de grandes quantités de données. Il est particulièrement efficace pour des tâches telles que la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel et l’aide au diagnostic médical.
Ce cours, spécialement conçu pour les étudiants de deuxième année de master en Informatique Biomédicale et Hospitalière, offre une formation approfondie sur les concepts et techniques fondamentaux du Deep Learning. Il couvre les bases théoriques, notamment la propagation et la rétropropagation, ainsi que les aspects pratiques, tels que la gestion des paramètres et hyperparamètres pour optimiser les modèles. Une attention particulière est accordée aux réseaux de neurones convolutifs, essentiels en vision par ordinateur, en explorant leurs couches et architectures avancées. Le cours aborde également le transfert d'apprentissage, qui permet d’améliorer l’efficacité des modèles en réutilisant des modèles pré-entraînés. Enfin, les étudiants apprendront des techniques avancées telles que l'augmentation des données, l'optimisation et la régularisation afin de renforcer la robustesse des modèles.
En somme, ce programme offre une formation complète, alliant théorie et pratique, pour permettre aux étudiants de concevoir et d'optimiser des modèles d'apprentissage profond performants, notamment pour des applications dans le domaine biomédical et hospitalier.
- Enseignant: Sara BELAROUCI
- Enseignant: SARRA BELAROUCI
- Enseignant: LOTFI HAMZA CHERIF
- Enseignant: Mahammed MESSADI

La biologie cellulaire est l'un des piliers de la compréhension du vivant. Elle s'intéresse à l'étude de: la structure, la physiologie, la croissance, la communication, la reproduction et la mort de la cellule et elle s’attache essentiellement à identifier les différentes structures cellulaires et les fonctions qui y sont associées.
Ce "cours-TD" contient quatre chapitres qui vous permettent d'acquérir les notions de base de la cellule (eucaryote, procaryotes et virus), d'étudier les constituants cellulaires et les mécanismes permettant leur survie.
Ce document sert également de support illustré de Biologie cellulaire qui permet de vous familiariser avec les outils nécessaires pour l’étude des cellules en utilisant des techniques et des méthodes variées.
- Enseignant: Wissame MAZARI

La biologie moléculaire est une discipline scientifique qui décrit la manière dont l’information génétique est conservée, transmise et exprimée.
Le génie génétique est un « ensemble de techniques permettant d'identifier et d'isoler, de modifier et de transférer de façon contrôlée du matériel génétique».
Le génie génétique est une science qui s’attache à l’étude du vivant ainsi que sont amélioration, il comprend l’ensemble des techniques et approches utilisés dans la modification et l’étude des gènes.
- Dr.: Boulanoire El Amine ouraiba
- Dr.: Sarra SELKA

Le but de ce cours est d’offrir un large exposé des phénomènes physiques en biologie afin de comprendre tous les mécanismes utiles à cette matière. Les différents modes d’application de cette science y sont exposés, à savoir les propriétés et les caractéristiques quantitatives des solutions, le phénomène de diffusion à travers les membranes biologiques, l’étude des phénomènes d’osmose te d’osmose inverse et l’étude des propriétés électriques des solutions avec un rappel intéressant de quelques notions fondamentales sur la conductivité et la résistivité électrique.
Le cours de biophysique tel qu'il est enseigné aux étudiants de tronc-commun des sciences de la nature et de la vie. Il fournit à la fois une description des phénomènes et des mécanismes en jeu, ainsi que des méthodes de base permettant de les quantifier, en s'appuyant sur les approches analytiques et expérimentales.
- Dr.: AMINA BOURICHE
Ce cours est destiné pour les étudiants de Master 1, spécialité Biomathématique. Il contient les notions fondamentales de théorie des testes statistiques classiques dans un premier chapitre. Nous détaillons dans le chapitre 2 les modèles linéaires simples et complexes. Le chapitre 3 concerne les écarts aux hypothèses des modèles : normalité, indépendance et homocédasticité. Le dernier chapitre contient les tables statistiques des lois usuelles. Des travaux dirigés accompagnent ce cours pour concrétiser les notions théoriques appris au fils des 4 chapitres. Des travaux pratiques vont ainsi permettre aux étudiants une application en utilisant le logiciel R et un traitement statistique des données réelles sous ce logiciel.

- Dr.: ASMA HADJOU BELAID

Les biotechnologies regroupent l’ensemble des méthodes et des techniques utilisant des cellules vivantes (cellules animales et végétales, microorganismes) ou des parties de ceux-ci (gènes, enzymes, …) pour permettre ou faciliter la synthèse et la transformation de produits. Cette discipline peut être abordée sous deux angles distincts : un angle différencie les domaines de la biotechnologie et le deuxième se concentre sur les secteurs d'application industrielle.
Ce cours intitulé « Biotechnologie microbienne de l’environnement » vise à fournir une compréhension approfondie des applications des micro-organismes dans le traitement et la gestion des déchets, la bioremédiation, ainsi que d'autres procédés environnementaux. Les étudiants apprendront comment exploiter les capacités des microbes pour résoudre divers problèmes environnementaux.
- Dr.: nassima didouh
- Dr.: Fatima NAS