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
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 an
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 practi
CS-442: Computer visionComputer Vision aims at modeling the world from digital images acquired using video or infrared cameras, and other imaging sensors.
We will focus on images acquired using digital cameras. We will int
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 bio
MICRO-561: Biomicroscopy IIntroduction to geometrical and wave optics for understanding the principles of optical microscopes, their advantages and limitations. Describing the basic microscopy components and the commonly used
MICRO-310(b): Signals and systems I (for 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
MICRO-310(a): Signals and systems I (for 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 c
ME-213: Programmation pour ingénieurMettre en pratique les bases de la programmation vues au semestre précédent. Développer un logiciel structuré. Méthode de debug d'un logiciel. Introduction à la programmation scientifique. Introductio
MICRO-311(a): Signals and systems II (for 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 permett
DH-406: Machine learning for DHThis course aims to introduce the basic principles of machine learning in the context of the digital humanities. We will cover both supervised and unsupervised learning techniques, and study and imple
EE-205: Signals and systems (for 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
CS-401: Applied data analysisThis course teaches the basic techniques, methodologies, and practical skills required to draw meaningful insights from a variety of data, with the help of the most acclaimed software tools in the dat
MICRO-311(b): Signals and systems II (for SV)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 permett
