Code
IGSF MAT 4201
Niveau
M1
Graduate
Graduate
Semestre
Fall
Domaine
Mathématiques
Programme
Programme Ingénieur
Langue
Français/French
Crédits ECTS
2,5
Heures programmées
24
Charge de travail
48
Coordonnateur(s)
Département
- Services répartis, Architectures, Modélisation, Validation, Administration des Réseaux
Equipe pédagogique
Organisation
Cours/TD/TP/projet/examen : 12h cours, 12h TP (2 TP notés), 3h examen écritAcquis d'apprentissage
Acquérir une compétence en estimation dynamique de l'état dans le cadre de séries temporelles markoviennes.
Prérequis
statistique bayésienne
Contenu
Modèles stochastiques dynamiques Markoviens et applications.
Filtrage bayésien
Modèles stochastiques dynamiques continus linéaires et Gaussiens : Filtrage de Kalman
Modèles stochastiques dynamiques continus non linéaires et/ou non Gaussiens : échantillonnage d'importance séquentiel, filtrage particulaire
Formule de l'évaluation
CF1 :
1er TP (sur le filtrage de Kalman) noté sur 5 ;
2ème TP (sur le filtrage particulaire) noté sur 5 ;
1 écrit noté sur 10
Pas de CF2
Approches pédagogiques
cours + TP