M1 ISC Commun

Ce cours a pour objectif de fournir aux étudiants les bases de l'apprentissage automatique supervisé. Les notions suivantes sont abordé :Régression linéaire, classification linéaire, régression logistique, méthodes à noyaux, SVM.

Objectives: The main objectives of this course are (i) provide a general background in the field of marine sciences , (ii) introduce the basics of fluid mechanics applied to the ocean, (iii) provide the main dynamical solutions in a coastal environment (iv) provide a specific focus on wave dynamics (v) provide insights on modern oceanography products (numerical products, ocean databases) Contents: - General background on the marine physical environment - Fluid mechanics: Euler equation, general equations based on the ocean and atmospheric forces analysis. Notions of fluid turbulence. - Analytical solutions in coastal environment: Ekman solution / wind induced currents, inertial oscillations, tides, specific coastal processes : upwelling, downwelling, buoyancy currents, river plumes - Waves dynamics : waves induced current and pressure, stokes solutions, notion on the wave spectral approach for wave forecasting - Modern oceanography : existing numerical products, forecasting structures, ocean observations databases, data formats Practical Work: - dedicated sessions for analytical calculations on coastal currents and waves currents - practical work on ocean data processing, numerical format, ocean visualization tools, ocean databases. (using ad-hoc computer softwares)

Devoir à distance (session 2 - semestre  1)

Ce cours est communs aux parcours ROC et VISTA du MASTER Ingénierie des Systèmes Complexes (ISC). Savoir formuler un problème d'optimisation numérique (identifier les paramètres, définir la fonction de coût, décrire les contraintes) Savoir le caractériser (linéaire ou non, avec ou sans contraintes) Savoir choisir la méthode d'optimisation adaptée au problème. Ce cours nécéssite l'installation de PYTHON >3.