Parcours Computer Vision

⇒ Modalités de contrôle des connaissances :
Les connaissances sont évaluées et les examens se déroulent dans le respect du Référentiel Commun des
Etudes adopté le 18 décembre 2023 par le conseil d’administration de l’université de Bourgogne:

⇒Sessions d'examen: 

"Le contrôle des connaissances est organisé en deux sessions. 
-    La première session se déroule pendant la période des cours (octobre-juin). Elle peut prendre en compte (voir détail des MCC), pour chaque unité d’enseignement, une note d’examen terminal écrit, une note de contrôle continu et éventuellement une note de travaux pratiques. 
-    Les modalités du contrôle continu, s’il en existe, sont définies pour chaque module, par le responsable de module et en accord avec les enseignants intervenant dans l’UE. En cas d’absence justifiée lors d’une évaluation de contrôle continu, l’étudiant ou  étudiante se voit proposer une épreuve de substitution, dans la mesure du possible. En cas d'impossibilité pour l’étudiant de participer à une épreuve de substitution, le jury décidera de remplacer sa note de CC par zéro.

-    La deuxième session se déroule en juin pour les M1 ou en septembre pour les M2, regroupant les épreuves des deux semestres. Elle consiste en une épreuve par module.  Dans cette deuxième session, seule l’épreuve dite « examen terminal » est repassée, sous forme écrite ou orale; les notes de TP de la 1re session (lorsque l’épreuve en contient) sont intégralement reportées ainsi que celles du contrôle continu. La note obtenue à l’épreuve de deuxième session constitue à elle seule la note de l’examen terminal de module pour la seconde session.

Cas spécifique de l’Anglais : l’évaluation de l'Anglais est basée sur le principe du Contrôle Continu Intégral (CCI) : il n’y a donc pas de contrôle terminal. Une épreuve de deuxième session (CT) est organisée pour les étudiants qui doivent repasser l'UE, et ses résultats remplacent ceux du CCI de première session."

⇒ Règle de compensation:   La  compensation s'effectue entre les EC d’une même UE, entre les UE d’un même semestre et entre les semestres de la même année universitaire.

⇒ Redoublement: Le redoublement n'est pas de droit mais sur décision du jury.

Sont admis de plein droit en deuxième année du Master TSI, les étudiants ayant validé la première année de Master TSI ou la première année de Master EEA proposées à l’Université de Bourgogne (Plateforme Ecandidat). Pour les étudiants qui ne sont pas issus de ce parcours (étudiants titulaires d’un M1 équivalent par exemple), le recrutement est fait sur dossier : une pré-inscription est reçue par Internet. Le dossier doit être complété par diverses pièces prouvant les déclarations faites lors de la pré-inscription et fournissant éventuellement des informations complémentaires sur le cursus suivi par l’étudiant. Une commission issue de l’équipe pédagogique est en charge de l’étude des candidatures. Cette commission se réunit pour décider des admissions. Les étudiants seulement titulaires d’un diplôme étranger doivent suivre la procédure de candidature via Campus France, dans leur pays d’origine.
Par validation d’acquis ou équivalence de diplôme:
en formation initiale : s’adresser à la scolarité organisatrice de la formation
en formation continue : s’adresser au service de formation continue de l’université (03.80.39.51.80)

Pièces à fournir :

1. Curriculum Vitae
2. Lettre de motivation
3. Dernier diplôme obtenu et/ou certificat de scolarité 
4. Derniers relevés de notes obtenus
5. Test d'anglais
6.Copie de la carte d'identité ou passeport
7. Certificat de naissance
8. Nom et email de deux références

Compétences disciplinaires
Analyser et concevoir des systèmes de traitement d'images numériques:
Maîtriser les outils mathématiques et concepts de base du traitement du signal et des images
Maîtriser les bases de la physique de l'image, la lumière, la couleur
Maîtriser les architectures de composants électroniques pour les traitements temps réel
Maîtriser les langages informatiques de base pour le traitement du signal et l'électronique

Identifier le rôle et le champ d’application des sciences pour l’ingénieur dans tous les secteurs.
Valider un modèle par comparaison de ses prévisions aux résultats expérimentaux et apprécier ses limites de validité.
Mobiliser des concepts en mathématiques, en physique, en chimie, en thermodynamique, afin d’aborder des problèmes spécifiques aux différents domaines industriels.
Estimer les ordres de grandeur et manipuler correctement les unités.
Intégrer une vision correcte de l’espace et de ses représentations.
Mettre en œuvre des techniques d’algorithmique et de programmation, notamment pour développer des applications simples d’acquisition et de traitements de données.

Compétences préprofessionnelles
Situer son rôle et sa mission au sein d'une organisation pour s'adapter et prendre des initiatives.
Identifier le processus de production, de diffusion et de valorisation des savoirs.
Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale.
Travailler en équipe autant qu’en autonomie et responsabilité au service d’un projet.
Identifier et situer les champs professionnels potentiellement en relation avec les acquis de la mention ainsi que les parcours possibles pour y accéder.
Caractériser et valoriser son identité, ses compétences et son projet professionnel en fonction d’un contexte.
Se mettre en recul d’une situation, s’auto évaluer et se remettre en question pour apprendre.

Compétences transversales et linguistiques
Utiliser les outils numériques de référence et les règles de sécurité informatique pour acquérir, traiter, produire et diffuser de l’information ainsi que pour collaborer en interne et en externe.
Identifier et sélectionner diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet.
Analyser et synthétiser des données en vue de leur exploitation.
Développer une argumentation avec esprit critique.
Se servir aisément des différents registres d’expression écrite et orale de la langue française.
Se servir aisément de la compréhension et de l’expression écrites et orales en anglais

Direction de projet en robotique
Direction de projet en vision industrielle
Analyse de données, Deep Learning
Ingénierie d’études
Responsablité d'affaires - Ingénierie applications
Responsabilité automatismes et vision
Développement Embarqué
Responsabilité Développement Hardware
Recherche et développement en vision
Recherche et développement en électronique
Recherche et développement en imagerie médicale
R&D en imagerie en agroalimentaire ou agronomie
Développement robotique
Enseignement-recherche à l’Université
Technico-Commercial en Imagerie et Vision