Informatique ambiante : gestion de données et algorithmes
Formation
À Paris Cédex 03
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Description
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Typologie
Formation
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Lieu
Paris cédex 03
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Dates de début
Dates au choix
Public et conditions d'accès
Master M1 ou niveau équivalent dans le cycle d'ingénieur du cnam. UE de systèmes embarqués, et UE de réseaux mobiles
Objectifs pédagogiques
Maîtriser les principaux concepts relatifs à la gestion des données réparties et aux algorithmes associés de l'intelligence ambiante. En particulier on s'attache à la cohérence des données réparties et à leur traitement sur la partie serveur/cloud mais aussi aux données sur l'ensemble du réseau de capteurs.
Compétences visées
Concevoir et Réaliser des applications embarquées et mobiles pour l'Intelligence Ambiante.
Mots-clés
cohérence des données
tolérance aux fautes
autostabilisation
ordre causal
algorithmes distribués
bases de données embarquées
informatique ambiante
Les sites et dates disponibles
Lieu
Date de début
Date de début
À propos de cette formation
Concevoir et Réaliser des applications embarquées et mobiles pour l'Intelligence Ambiante.
Les Avis
Les matières
- Gestion
- Algorithmes
Le programme
Contenu
L'UE s'organise en deux parties : une partie concepts fondamentaux, une partie état de l'art et étude de cas sous forme de travail personnel, une partie prototypage
- partie concepts fondamentaux : cette partie décrit l'algorithmique distribuée spécifique de l'intelligence ambiante : réseaux de capteurs, architecture MVC avec Java EE, architecture N-tiers, cohérence des données gérées sur les réseaux de capteurs, diffusion ordonnée des données, persistance des données et bases de données sur réseaux de capteurs, algorithmes de routage et organisation dans les réseaux de capteurs sous contraintes ...
- partie état de l'art et études de cas : on donne aux étudiants des thèmes à approfondir, la liste des thèmes change chaque année, les étudiants présentent une synthèse du thème qu'ils ont choisi, et rédigent un rapport bibliographique sur le sujet à remettre à la fin de l'UE (les références bibliographiques sont plutôt des papiers scientifiques).
Modalité d'évaluation
Examen, un expose, un rapport bibliographique, et un mini-projet
Bibliographie
- Eric Fleury, David Simplot-Ryl : Réseaux de capteurs : théorie et modélisation Hermès - Lavoisier (2009)
- Michel Banàtre , Ciaran Bryce , Paul Couderc , Frédéric Weis : Informatique diffuse, Des concepts à la réalité. Hermès - Lavoisier (2007)
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Informatique ambiante : gestion de données et algorithmes