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Bienvenue chez
Fabien MOUTARDE

Professeur
Centre de Robotique
Mines ParisTech (Ecole Nationale Supérieure des Mines de Paris, ENSMP)
PSL Research University

60, bd St-Michel, 75272 Paris Cedex 06, FRANCE 

Tél : (33) 01.40.51.92.92 (from abroad, skip the first '0')
Fax : (33) 01.43.26.10.51
E-mail : Fabien.Moutarde@mines-paristech.fr



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UN APERCU DE MES ACTIVITES PROFESSIONNELLES


  • Enseignement

  • - (jusqu'à l'année scolaire 2004-2005) : Algorithmes et programmation en Java en 1ère année pour les élèves-ingénieurs des Mines de Paris
        [Copie de mes transparents sur Java téléchargeable ici]

    - (jusqu'à l'année scolaire 2016-2017) : Analyse et conception orientées objet avec UML, programmation objet en Java en 2ème année des Mines de Paris, et au mastère Management des Systèmes d'Information et Technologies (MSIT),

    - Introduction aux algorithmes d'apprentissage artificiel statistique ("machine learning"), notamment réseaux de neurones, SVM, boosting, arbres de d&ecaute;cision et forêt aléatoire, HMM, clustering, Kohonen, et algorithmes évolutionnistes , sous forme d'Enseignement Spécialisé "Apprentissage Artificiel" proposé en automne (semaine bloquée en novembre) aux élèves de 2ème (ou 3ème) année

         [Copie de mes transparents sur l'apprentissage en général téléchargeable ici]
         [Copie de mes transparents de la partie "réseaux de neurones" de ce cours téléchargeable ici]
         [Copie de mes transparents de la partie "Support Vector Machines (SVM)" de ce cours téléchargeable ici]
         [Copie de mes transparents de la partie "Arbres de Décision" de ce cours téléchargeable ici]
         [Copie de mes transparents de la partie "boosting" de ce cours téléchargeable ici]
         [Copie de mes transparents de la partie "algorithmes évolutionnistes" de ce cours téléchargeable ici]

    - Co-responsable avec Jean-Philippe Vert du nouveau cours "Large-Scale Machine-Learning", proposé comme "Enseignement Spécialisé" aux élèves de 3ème (ou 2ème) année, et dans le cadre duquel je fais un cours de 3h sur le Deep Learning. Voir fiche descriptive sur le catalogue des cours de MINES ParisTech. NB : ce cours suppose comme prérequis d'avoir suivi auparavant le cours Apprentissage Artificiel, ou une formation équivalente.

         [Copie de mes transparents sur le Deep-Learning téléchargeable ici]

    - Cours "Deep-Learning and Machine-Learning" à ParisTech_Shanghai (SPEIT), proposé en 5e année (= 2e année Ingénieur = 1e année MSc SJTU).

    - Cours "Visual perception for Intelligent Vehicles" à ParisTech_Shanghai (SPEIT), proposé en 6e année (= 3e année Ingénieur = 2e année MSc SJTU).

         [Copie de mes transparents sur la "Déetection et reconnaissance visuelle d'objets pour les Véhicules Intelligents" téléchargeable ici]
          [Copie de mes transparents sur la "Segmentation sémantique d'images pour les Véhicules Intelligents" téléchargeable ici]
          [Copie de mes transparents sur la "Localisation visuelle pour les Véhicules Intelligents" téléchargeable ici]
          [Copie de mes transparents sur la "Localisation visuelle par Deep-Learning et/ou via les images de SIG pour les Véhicules Intelligents" téléchargeable ici]


  • Recherche
  • - Mes domaines actuels de Recherche :
    Reconnaissance de formes et de gestes,
    Apprentissage statistique et fouille de donnés,
    Vision par ordinateur,
    Robotique,
    Véhicules intelligents/autonomes,
    Systèmes de Transport Intelligent,
    Analyse et préevision de trafic routier.

    - Quelques présentations invitées récentes :
        La "recette" du Véhicule Autonome et son évolution future. (Présentation dans le cadre de la session du 19 octobre 2017 des "Rencontres scientifiques Colas-La_Recherche")
        Intelligence Artificielle et Véhicule Autonome : Quelle IA pour quelles fonctions ? Avancées récentes et perspectives. (Keynote speech pour réunion plénière le 3/02/2017 du GT "Transports et Mobilité" du pôle de compétitivité System@TIC")
        Overview of our researches on Machine-Learning and DataMining for Self-driving cars and Intelligent Transport Systems. (Présentation invitée à l'atelier "AFDVA : Analyse et fouille de données pour le véhicule autonome" du 24/01/2017 de la 17ème conférence "Extraction et Gestion des Connaissances (EGC)" à Grenoble).

    - Mes doctorants actuels et passés

    - Mes anciens domaines de Recherche :
        La compression d'images
        ... et aussi l'astrophysique, plus précisément la cosmologie (domaine dans lequel j'ai fait ma thèse).


    Enfin, voici un CV, si vous voulez en savoir plus sur mon parcours

    Et aussi un embryon de blog personnel, axé sur les implications sociales et politiques des transformations technologiques.


    QUELQUES PAGES WEB UTILITAIRES
    Des pointeurs et références sur : Aides et auto-formation en-ligne pour :



     Merci d'envoyer vos commentaires à : Fabien.Moutarde@mines-paristech.fr