Pratique de la programmation pour les problèmes d'interpolation et de systèmes dynamiques.

Donner aux étudiants les connaissances mathématiques nécessaires à la compréhension et à la mise en application des moyens statistiques du suivi de la production, de la réception des lots et du réglage des machines. Pour chacun de ces points, les connaissances porteront sur les concepts mathématiques nécessaires et sur l'élaboration des outils spécifiques pour les traiter.

• Formulation mathématique de problèmes concrets simples.
• Apprendre les notions de base sur les relations, l'algèbre de Boole et les fonctions booléennes.
• Calculs simples sur les dénombrements et les probabilités combinatoires, la récurrence
• Comprendre des rudiments d'arithmétique.

Apprendre les automates finis, les codes détecteurs, les codes correcteurs. Assimiler la notion de matrice et aborder celle de graphes.

• Acquérir les connaissances fondamentales d'analyse mathématique au niveau premier cycle de l'enseignement supérieur nécessaires pour aborder les UEs de certains diplômes du Cnam ainsi que des UE des spécialités Organisation et Hygiène et Sécurité du Travail.

Acquérir les connaissances de Géométrie de base du niveau premier cycle de l'enseignement supérieur nécessaires pour aborder les UEs de certains diplôme du Cnam. Assimiler les bases de l'algèbre linéaire et du calcul matriciel.

Présenter sous forme simplifiée les notions de base permettant de traiter le continu. Cette UE vient complèter les UE MVA003 et MVA004 où sont présentées les notions de base permettant de traiter le discret.

Présenter sous la forme la plus simplifiée possible les outils mathématiques utilisés dans les sciences et apprendre à les utiliser.

• Partie Analyse : Apprendre la représentation des fonctions par des séries, les principales transformations et leurs applications.
• Partie Algèbre : Apprendre le calcul matriciel.

Partie Algèbre : Apprendre l'algèbre linéaire, le calcul matriciel et les formes quadratiques.
Partie Géométrie : Apprendre les notions de base de l'Analyse vectorielle, les intégrales curvilignes, de surface, triples et les liens qui les unissent.

Se familiariser avec des modèles classiques de problèmes d'optimisation,notamment des modèles basés sur les graphes. Apprendre à modéliser de tels problèmes,qui sont issus de l'informatique et de la recherche opérationnelle, puis à les résoudre à l'aide d'un algorithme et d'une structure de données appropriés.

De par le développement des technologies Web, des langages de programmation concurrente, des outils de programmation réseau et celui des processeurs multi-cœurs, le calcul concurrent est aujourd'hui omniprésent dans la construction de systèmes comme les systèmes d'exploitation, les systèmes distribués et les systèmes temps réel. Cependant, la conception de tels systèmes et la preuve de leur correction sont des tâches très difficiles.
Ce cours a pour objectif :
- d'acquérir une connaissance pratique des "bons" patrons de la programmation concurrente (Java)
- de comprendre les problèmes fondamentaux des systèmes concurrents
- et de s'initier à des méthodes et techniques de vérification automatique de ces  systèmes (model-checking, logiques temporelles) 

A l'heure où la technologie numérique permet de produire, stocker et disséminer des volumes de plus en plus importants de données multimédia, automatiser l'analyse et la recherche dans ces contenus numériques est devenu un enjeu crucial pour bon nombre d'applications. Les lacunes des approches de recherche textuelle (ambiguïté et subjectivité des mots-clé, passage à l'échelle de l'annotation manuelle irréalisable) ont conduit à la mise en place de techniques d'analyse automatique des contenus audiovisuels.
Ce cours vise à faire connaître et à manipuler les solutions actuelles à la problématique de l'analyse des contenus audiovisuels. Il commence par rappeller les bases de traitement du signal communes à l'image (fixe et animée) et au son. Puis il introduit les outils mathématiques, algorithmiques et informatiques d'analyse automatique du contenu des images, des vidéos et des sons. Les différentes techniques présentées auront pour finalité la reconstruction 3D de scènes ou d'objets, le suivi de mouvements, la reconnaissance d'objets et la reconnaissance vocale.
Cette année, les applications industrielles présentées concernent la vidéo-surveillance, l'aide à l'annotation de documents audiovisuels, la détection de copies pour le problème des droits d'auteurs, l'identification biométrique et plus généralement la recherche d'information dans les bases de données multimédia (web, archives professionnelles ou grand public) par analyse du contenu.

Panorama des principales lois physiques à la base des applications en électronique, électrotechnique et automatisme. Rappel des notions de mathématiques pertinentes.

Acquérir de façon synthétique à partir d'exemples les concepts et lois physiques liés à l'électricité, à l'énergie électrique et aux capteurs.
Connaissances indispensables dans le cadre du titre RNCP Technicien supérieur, du Diplôme Universitaire de Technologie (DUT), de la Licence professionnelle etc...

Présenter des notions de recherche opérationnelle et d'aide à la décision indispensables pour de futurs ingénieurs, décideurs, responsables de projets.

A partir de problèmes concrets en informatique (majoritairement, mais pas exclusivement, issus des réseaux de télécommunication), apprendre à traiter des problèmes difficiles de la recherche opérationnelle : savoir écrire un modèle mathématique et proposer des méthodes, optimales ou non (mais efficaces malgré tout), utilisant des outils pratiques pour résoudre ces problèmes (méthodes heuristiques, programmation linéaire et logiciels).

Présenter des concepts, des méthodes, des démarches indispensables pour de futurs ingénieurs chargés de conception et développements informatiques. 
C'est concepts sont la modélisation et l'algorithmique. 

maîtriser les bases de la statistique et du calcul des probabilités .