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U.M.M.T.O. - F.G.E.I
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Ajouter le résultat dans votre panier Faire une suggestion Affiner la recherche Interroger des sources externesGoogle assistant pour smart home / Djouher Kherbane (2019)
Titre : Google assistant pour smart home Type de document : theses et memoires Auteurs : Djouher Kherbane ; Dihia Meki ; Mehammed Daoui, Directeur de thèse Editeur : Tizi - ouzou : U.M.M.T.O. - F.G.E.I Année de publication : 2019 Importance : 66 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Google assistant Google home Cloud Résumé : Ce mémoire présente le fonctionnement, la conception, et la réalisation d’une application embarquée qui contrôle une maison a base de la voix. Elle a été pensée pour une utilisation facile, pour les personnes en situation handicap ou les personnes âgées. Il est donc possible d’améliorer cette situation en adaptant l’environnement à ses besoins, et augmenter ainsi son degré d’autonomie. L’amélioration du sentiment de sécurité et de confort dans l’habitat apparaît donc comme une tâche d’une grande importance sociale. C’est dans ce cadre que se situe notre projet de fin d’études intitulé «Google assistant pour smart home ». Ce projet a pour objectif d’intégrer Google assistant dans une centrale de domotique qui permet de soutenir une conversation et exécuter des taches en interagissant avec langage naturel. Son intégration dans une maison intelligente offre des avantages pratiques, notamment aux personne âgées, personne handicap ou a besoins spécifiques. En ligne : D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\KHERBANE DJ; MEKI D..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34264 Google assistant pour smart home [theses et memoires] / Djouher Kherbane ; Dihia Meki ; Mehammed Daoui, Directeur de thèse . - Tizi - ouzou (Tizi - ouzou) : U.M.M.T.O. - F.G.E.I, 2019 . - 66 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Google assistant Google home Cloud Résumé : Ce mémoire présente le fonctionnement, la conception, et la réalisation d’une application embarquée qui contrôle une maison a base de la voix. Elle a été pensée pour une utilisation facile, pour les personnes en situation handicap ou les personnes âgées. Il est donc possible d’améliorer cette situation en adaptant l’environnement à ses besoins, et augmenter ainsi son degré d’autonomie. L’amélioration du sentiment de sécurité et de confort dans l’habitat apparaît donc comme une tâche d’une grande importance sociale. C’est dans ce cadre que se situe notre projet de fin d’études intitulé «Google assistant pour smart home ». Ce projet a pour objectif d’intégrer Google assistant dans une centrale de domotique qui permet de soutenir une conversation et exécuter des taches en interagissant avec langage naturel. Son intégration dans une maison intelligente offre des avantages pratiques, notamment aux personne âgées, personne handicap ou a besoins spécifiques. En ligne : D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\KHERBANE DJ; MEKI D..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34264 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.INF.20-19/1 MAST.INF.20-19 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
Titre : Ordonnancement de tâches dans le Cloud Type de document : theses et memoires Auteurs : Mélisa Ailam ; Bafdel Mellisa ; Oukfif, Directeur de thèse Editeur : Tizi - ouzou : U.M.M.T.O. - F.G.E.I Année de publication : 2019 Importance : 60 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Tache Ordonnancement Cloud PSO Optimisation cloud Sim. Résumé : Le cloud computing ou informatique en nuage est une infrastructure dans laquelle la puissance de calcul et le stockage sont gérés par des serveurs distants auxquels les usages se connectent via une liaison internet sécurisée. L’ordinateur de bureau ou portable, le téléphone mobile, la tablette tactile et autres objets connectés deviennent des points d’accès pour exécuter des applications ou consulter des données qui sont hébergées sur les serveurs.
La théorie d’ordonnancement de tâches dans les systèmes de Cloud computing suscite une attention croissante avec l’augmentation de la popularité de Cloud. En général, l’ordonnancement de tâches est le processus d’affectation des tâches aux ressources disponibles sur la base des caractéristiques et des conditions des tâches.
Les problèmes d’ordonnancement de tâches dans un contexte hétérogène comme le Cloud sont des problèmes difficiles. Ces problèmes deviennent encore plus difficiles lorsque les critères à prendre en considération pour l’optimisation sont multiples.
Dans ce travail, nous proposons une étude sur l’ordonnancement de tâches dans le cloud computing. Notre étude se focalise sur l’utilisation de la métaheuristique multi-objectifs PSO (Partical Swarm Optimisation), pour résoudre le problème de l’ordonnancement, la suite de ce mémoire est organisée comme suit : le chapitre 1 présentera les concepts du cloud et les notions fondamentales, le chapitre 2 abordera le principe de l’ordonnancement et ses différents algorithmes classiques et les différentes métaheuristiques d’optimisation, au niveau du chapitre 3 nous allons détailler la métaheuristique PSO et son fonctionnement, pour en finir avec un chapitre 4 qui portera l’implémentation et la réalisation et l’ensemble des tests effectués.
Pour conclure on aura une dernière partie Annexe, qui résume l’ensemble des outils et langages que nous avons utilisé tout au long de notre travail.En ligne : D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\AILAM M., BAFDEL M..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34263 Ordonnancement de tâches dans le Cloud [theses et memoires] / Mélisa Ailam ; Bafdel Mellisa ; Oukfif, Directeur de thèse . - Tizi - ouzou (Tizi - ouzou) : U.M.M.T.O. - F.G.E.I, 2019 . - 60 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Tache Ordonnancement Cloud PSO Optimisation cloud Sim. Résumé : Le cloud computing ou informatique en nuage est une infrastructure dans laquelle la puissance de calcul et le stockage sont gérés par des serveurs distants auxquels les usages se connectent via une liaison internet sécurisée. L’ordinateur de bureau ou portable, le téléphone mobile, la tablette tactile et autres objets connectés deviennent des points d’accès pour exécuter des applications ou consulter des données qui sont hébergées sur les serveurs.
La théorie d’ordonnancement de tâches dans les systèmes de Cloud computing suscite une attention croissante avec l’augmentation de la popularité de Cloud. En général, l’ordonnancement de tâches est le processus d’affectation des tâches aux ressources disponibles sur la base des caractéristiques et des conditions des tâches.
Les problèmes d’ordonnancement de tâches dans un contexte hétérogène comme le Cloud sont des problèmes difficiles. Ces problèmes deviennent encore plus difficiles lorsque les critères à prendre en considération pour l’optimisation sont multiples.
Dans ce travail, nous proposons une étude sur l’ordonnancement de tâches dans le cloud computing. Notre étude se focalise sur l’utilisation de la métaheuristique multi-objectifs PSO (Partical Swarm Optimisation), pour résoudre le problème de l’ordonnancement, la suite de ce mémoire est organisée comme suit : le chapitre 1 présentera les concepts du cloud et les notions fondamentales, le chapitre 2 abordera le principe de l’ordonnancement et ses différents algorithmes classiques et les différentes métaheuristiques d’optimisation, au niveau du chapitre 3 nous allons détailler la métaheuristique PSO et son fonctionnement, pour en finir avec un chapitre 4 qui portera l’implémentation et la réalisation et l’ensemble des tests effectués.
Pour conclure on aura une dernière partie Annexe, qui résume l’ensemble des outils et langages que nous avons utilisé tout au long de notre travail.En ligne : D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\AILAM M., BAFDEL M..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34263 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.INF.19-19/1 MAST.INF.19-19 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
Titre : Etude comparative de solution de deep learning de classification d'images médicales Type de document : theses et memoires Auteurs : M'hamed Tayeb ; Saoudi Yasmina ; Farida Dahmani (ép. Bouarab), Directeur de thèse Editeur : Tizi - ouzou : U.M.M.T.O. - F.G.E.I Année de publication : 2019 Importance : 124 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : DeepLearning , CNN , Convolution , CapsNets, Capsules , AutoML , Benchmarking , Tensorflow , Python , Keras , Médicale , Imagerie Pneumonie Classification Neurones Réseaux de neurones Transfer Learning Collaboratory Jupyter Résumé : Ce mémoire traite du deep learning appliqué à la classification d’images
médicale et se focalise plus précisément sur l’étude et l’évaluation des différentes
techniques les plus couramment employées pour ce type de problématiques pour
ensuite désigner la plus efficaces de celles testés .
Nous avons procédé en introduisant puis en implémentant plusieurs approches
à savoir une première basées sur l’emplois de réseaux de neurones de convolutions
,une secondes exploitant l’implémentation de réseaux à base de capsules tel que
théorisés par G.Hinton et une dernière approche exploitant les techniques offertes
par le transfère learning en vue de réaliser un modèle de classification issue de l’outil
AutoML de Google nouvellement incluse dans leur offre Firebase ; nous avons
ensuite évaluer chacunes d’entre elles à l’aide de mesures préétablie faisant office
de canon pour ce type de problématique tel que la sensibilité et la spécificité avant
de conclure en analysant les résultats obtenus.En ligne : D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\TAYEB M., SAOUDI Y..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34262 Etude comparative de solution de deep learning de classification d'images médicales [theses et memoires] / M'hamed Tayeb ; Saoudi Yasmina ; Farida Dahmani (ép. Bouarab), Directeur de thèse . - Tizi - ouzou (Tizi - ouzou) : U.M.M.T.O. - F.G.E.I, 2019 . - 124 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : DeepLearning , CNN , Convolution , CapsNets, Capsules , AutoML , Benchmarking , Tensorflow , Python , Keras , Médicale , Imagerie Pneumonie Classification Neurones Réseaux de neurones Transfer Learning Collaboratory Jupyter Résumé : Ce mémoire traite du deep learning appliqué à la classification d’images
médicale et se focalise plus précisément sur l’étude et l’évaluation des différentes
techniques les plus couramment employées pour ce type de problématiques pour
ensuite désigner la plus efficaces de celles testés .
Nous avons procédé en introduisant puis en implémentant plusieurs approches
à savoir une première basées sur l’emplois de réseaux de neurones de convolutions
,une secondes exploitant l’implémentation de réseaux à base de capsules tel que
théorisés par G.Hinton et une dernière approche exploitant les techniques offertes
par le transfère learning en vue de réaliser un modèle de classification issue de l’outil
AutoML de Google nouvellement incluse dans leur offre Firebase ; nous avons
ensuite évaluer chacunes d’entre elles à l’aide de mesures préétablie faisant office
de canon pour ce type de problématique tel que la sensibilité et la spécificité avant
de conclure en analysant les résultats obtenus.En ligne : D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\TAYEB M., SAOUDI Y..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34262 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.INF.17-19/1 MAST.INF.17-19 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
Titre : Exploitation des signaux sociaux de Twitter pour améliorer la recherche d’information. Type de document : theses et memoires Auteurs : Mohamed Sekour ; Samia Berchiche (ép. Fellag), Directeur de thèse Editeur : Tizi - ouzou : U.M.M.T.O. - F.G.E.I Année de publication : 2019 Importance : 66 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Recherche d'information Recherche d'information sociale Réseaux sociaux Signaux sociaux Twitter. Résumé : Notre travail se situe dans le contexte de la recherche d'information sociale (RIS) et s'intéresse plus particulièrement à l'exploitation des signaux sociaux dans le processus de la recherche d'information (RI). Les signaux sociaux représentent des informations communicatives et informatives qui fournissent directement ou indirectement des renseignements sur les interactions, les émotions, les relations et les comportements sociaux. Bien que la RI classique a pu faire face à la multiplication des données informatiques et leurs volumes considérables et cela en facilitant l'accès à ces informations en développant des systèmes de recherche d'information (SRI), la RI a évolué avec l'émergence du Web et plus récemment des réseaux sociaux (RS). De nos jours, les RS représentent le moyen le plus utilisé pour la communication, le partage de connaissance et de contenus sur le Web. Avec cette dimension sociale qui vient enrichir les contenus des ressources sur le Web, les utilisateurs se retrouvent avec de nouveaux besoins en information. D'où l'émergence de la RI Sociale (RIS), une thématique récente qui a pour objectif de prendre en compte les informations spécifiques aux RS. L'objectif principal de notre travail consiste à intégrer les différents signaux issus des réseaux sociaux dans le processus de la RI afin d'améliorer la recherche et de répondre aux besoins en informations de l'utilisateur. En effet, dans ce mémoire, nous proposons deux approches de RI sociale qui exploitent les signaux sociaux du réseau social Twitter, la première s'intéresse à l'indexations des Tweets et la deuxième à l'utilisation de ces Tweets pour reformuler la requête initiale. En ligne : D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\SEKOUR M..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34261 Exploitation des signaux sociaux de Twitter pour améliorer la recherche d’information. [theses et memoires] / Mohamed Sekour ; Samia Berchiche (ép. Fellag), Directeur de thèse . - Tizi - ouzou (Tizi - ouzou) : U.M.M.T.O. - F.G.E.I, 2019 . - 66 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Recherche d'information Recherche d'information sociale Réseaux sociaux Signaux sociaux Twitter. Résumé : Notre travail se situe dans le contexte de la recherche d'information sociale (RIS) et s'intéresse plus particulièrement à l'exploitation des signaux sociaux dans le processus de la recherche d'information (RI). Les signaux sociaux représentent des informations communicatives et informatives qui fournissent directement ou indirectement des renseignements sur les interactions, les émotions, les relations et les comportements sociaux. Bien que la RI classique a pu faire face à la multiplication des données informatiques et leurs volumes considérables et cela en facilitant l'accès à ces informations en développant des systèmes de recherche d'information (SRI), la RI a évolué avec l'émergence du Web et plus récemment des réseaux sociaux (RS). De nos jours, les RS représentent le moyen le plus utilisé pour la communication, le partage de connaissance et de contenus sur le Web. Avec cette dimension sociale qui vient enrichir les contenus des ressources sur le Web, les utilisateurs se retrouvent avec de nouveaux besoins en information. D'où l'émergence de la RI Sociale (RIS), une thématique récente qui a pour objectif de prendre en compte les informations spécifiques aux RS. L'objectif principal de notre travail consiste à intégrer les différents signaux issus des réseaux sociaux dans le processus de la RI afin d'améliorer la recherche et de répondre aux besoins en informations de l'utilisateur. En effet, dans ce mémoire, nous proposons deux approches de RI sociale qui exploitent les signaux sociaux du réseau social Twitter, la première s'intéresse à l'indexations des Tweets et la deuxième à l'utilisation de ces Tweets pour reformuler la requête initiale. En ligne : D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\SEKOUR M..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34261 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.INF.16-19/1 MAST.INF.16-19 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
Titre : Réalisation d'une application intermédiare pour l'utilisation des aigorithme du data mining en éducation. Type de document : theses et memoires Auteurs : Kamilia Khouf ; Assameur Kamelia ; Farida Dahmani (ép. Bouarab), Directeur de thèse Editeur : Tizi - ouzou : U.M.M.T.O. - F.G.E.I Année de publication : 2019 Importance : 64 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : es mots clés Extraction de connaissance Base de données. Résumé : Les moyens informatiques modernes ont permis de produire et d’archiver d’énormes masses de données numériques. Ces données sont généralement collectées pour rendre un service donné ou répondre à une question précise, Le problème de l’accès à cette connaissance dépasse largement les capacités humaines d’analyse car ces connaissances sont diffusées dans une quantité importante de données souvent complexes. La mise à disposition de grandes quantités de données d’une part et l’impossibilité de les exploiter pleinement d’autre part, ont favorisé l’essor d’une nouvelle discipline scientifique appelée l’ECD ou l’extraction de connaissance à partir des données.
Dans notre mémoire on s’est intéressé à l’extraction de connaissances dans le domaine de l’éducation en se basant sur plusieurs algorithmes du data mining tel que le clustering, les règles d’associations, la prédiction, classification etc.
L’EDM (le data mining en éducation) offre un ensemble d’algorithmes et de techniques qui permettent d’extraire des connaissances à partir des données qui sont utiles pour l’enseignant afin de prendre les bonnes décisions concernant les apprenants.En ligne : D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\KHOUF K., ASSAMEUR K..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34260 Réalisation d'une application intermédiare pour l'utilisation des aigorithme du data mining en éducation. [theses et memoires] / Kamilia Khouf ; Assameur Kamelia ; Farida Dahmani (ép. Bouarab), Directeur de thèse . - Tizi - ouzou (Tizi - ouzou) : U.M.M.T.O. - F.G.E.I, 2019 . - 64 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : es mots clés Extraction de connaissance Base de données. Résumé : Les moyens informatiques modernes ont permis de produire et d’archiver d’énormes masses de données numériques. Ces données sont généralement collectées pour rendre un service donné ou répondre à une question précise, Le problème de l’accès à cette connaissance dépasse largement les capacités humaines d’analyse car ces connaissances sont diffusées dans une quantité importante de données souvent complexes. La mise à disposition de grandes quantités de données d’une part et l’impossibilité de les exploiter pleinement d’autre part, ont favorisé l’essor d’une nouvelle discipline scientifique appelée l’ECD ou l’extraction de connaissance à partir des données.
Dans notre mémoire on s’est intéressé à l’extraction de connaissances dans le domaine de l’éducation en se basant sur plusieurs algorithmes du data mining tel que le clustering, les règles d’associations, la prédiction, classification etc.
L’EDM (le data mining en éducation) offre un ensemble d’algorithmes et de techniques qui permettent d’extraire des connaissances à partir des données qui sont utiles pour l’enseignant afin de prendre les bonnes décisions concernant les apprenants.En ligne : D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\KHOUF K., ASSAMEUR K..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34260 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.INF.15-19/1 MAST.INF.15-19 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
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