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Mokhtar TAFFAR

 Enseignant-Chercheur au Département Informatique

 Faculté des Sciences Exactes et de l'Informatique

Université de Jijel.   http://www.univ-jijel.dz/​​​

Ouled-Aissa, BP 96. CP 18000. Jijel. Algérie.

Cours et Exercices sur l'Apprentissage Artificiel

     Couverture01 biss1            Couverture02 biss2

  • Document disponible au niveau de la bibliothèque (Bibliothèque Centrale)
  • de la Facullté des Sciences Exactes et de l'Informatique

 Tâches pédagogiques (Sept. 2010 - Juin 2024)

Actuellement, chargé de cours et TP:

 
  •  Semestre 1
 
  • Analyse MultiCritère pour l'Aide à la Décision (Cours/TD M2- SIAD) - sept.2010 - janv. 2016
  • Apprentissage Artificiel pour Master 1 -IA (Cours/TD/TP). Depuis sept. 2014
    • Cours à télécharger ici : <Document à télécharger non-disponible pour le moment> -Mais Polycopié est disponible à la Bibliothèque Centrale.
    • Exercices à Résoudre et/ou à Programmer :
      • Série TD N°1 : <_TD1_AA_TD1_AA (687.69 Ko)>
      • Série TD N°2 : <TD2_AA_TD2_AA (723.25 Ko)>
      • Série TD N°3 : <_TD3_AA_TD3_AA (769.68 Ko)> 
      • Série N°4 : <Non-disponible pour actualisation> 
      • Série N°5 : <Non-disponible pour actualisation> 
    • TP sur les Classifieurs à télécharger ici : Non disponible pour Maj 
      • 1er TP consiste à programmer K-nn et K-means
      • 2ème TP concerne la simulation sur Weka.
    • Liens vers du Code Python pour Clustering : Non disponible pour Maj
    • Autres Références Complétant le Cours : <Cliquez Ici>
    • Lien vers la bibliothèque sklearn (scikit-learn): <Cliquez Ici>
    • Lien vers le Framework WEKA : <Cliquez Ici>
  • Analyse et Synthèse d'Images -ASI (Cours/TP pour M2- IA). depuis sept. 2015. Cours et TP à téléchager :
    • Aperçu général sur l'ASI : <Non-disponible pour actualisation>
    • Introduction à l'image : <Non-disponible pour actualisation>
    • Histogramme image :  <Non-disponible pour actualisation>
    • Tranformations Géométriques : <Non-disponible pour actualisation>
    • Détecteurs de Primitives : <Non-disponible pour actualisation>
    • Exercices à résoudre (en TD) et à programmer (en TP) : <Cliquez Ici Réf.01> et <Cliquez Ici Réf.02>
    • TP à évaluation continue : <Non-disponible pour actualisation>
    • Références en Vision par Ordinteur (Python & OpenCv) :
  • TP -Bases de Données et Indexation -BDI (M1- SIAD & ILM). S1-2016 - 2018
  • Techniques d'imagerie médicale (Dpt. Physique, M2-Rayonements). S1-2016-2018
  • TP-Algo1 (Langage C, IDE Code::Blocks), Licence 1, (Dpt Tronc Commun MI). S1-2021-2022.
 
 
   
  •  Semestre 2
 
  • Gestion de Projets, réseau Pert et Diagramme de Gantt (Cours Licence 3) - 2010-2015
  • Méthodes Agiles vs méthodes classiques (Cours M1- Réso).-2010-2015
  • Systèmes d'Exploitation 1 (SE1) (TP -L2, à programmer sous Linux -Ubuntu). Depuis S2: Fév. 2016
    • Lien pour télécharger et installer une Machine Virtuelle Oracle VirtualBox sous Windows : Cliquez-ici
    • Lien pour télécharger une image ISO de Linux -Ubuntu et la sauvegarder sur votre disque dur puis à l'installer dans la Machine Virtuelle Oracle VirtualBox :  Cliquez-ici
    • Lien sur comment installer une MV Oracle VirtualBox sous Windows, puis comment installer Ubuntu dans la VirtualBox :  Cliquez ici
    • Lien sur comment installer Ubuntu dans Virtualbox : Cliquez-ici
    • Quelques liens utiles : 
    • TP pour Licence 2 -Informatique : Cliquez ici Slides TP SE1 sous Linux -Ubuntu
    • Énoncé TP à programmer sous Ubuntu :  <Non-disponible pour actualisation>
  • Algorithmique 2 (TP- L1, MI, Programmation avec C : CodeBlock). Fév. 2016 - Juin 2019
  • TD-Structure Machine (SM2) Circuits et Bascules, Licence 1, (Dpt Inf). S2- Depuis Fév. 2023.

 Langages : C/C++, Python et Java.

Cours au : http://elearning.univ-jijel.dz/course/index.php?categoryid=19

 
  • Dates des 1ers EMDs à partir du : 07/02/2022.
 
  • Corrigés au site de l'université.

Dirige des travaux de PFE (Master 2). Les sujets proposés pour l'année en cours :

 émulation d'un détecteur de Harris pour Smartphone.
Construction d'un modèle de fond pour le suivi des piétons. 
  Suivi des objets sur vidéo et tracer des trajectoires.
  Intégration d'une Solution Mobile à un SI existant

Réalisations pratiques

Un outil de spécification et de diagnostic des systèmes concurrents à l'aide de LOTOS (CCS) et les EcatNets.
Logiciel de suivi des opérations immobilières: locataires, acquéreurs, recouvrements, cessions, etc. avec conception d'un SI.

Un outil d'ordonnancement des opérations de la partie contrôle d'un circuit dédié VLSI en synthèse de haut niveau.

Système de reconnaissance faciale basé sur les réseaux Kohonen ou carte auto-organisatrice.

Modules déjà enseignés

Fichiers. Langage Clipper5.
Système exploitation. Langage C
Systèmes organisationnels.

SIG au département de Géologie.

Réseaux et Télécommunications (TP 3ème Licence) Langage C/C++.

Bases de données (TP 2ème Licence) Langage Delphi 5.

Plusieurs travaux de PFE ont été dirigés depuis 1994 :

1994-2001 Des projets de conception/réalisation de SI dans divers secteurs.

2003-2006 Des travaux sur les systèmes de détection et de reconnaissance de visages, compression des images. Outils : JBuilder.

2012-2013 Un modèle basé LBP pour la détection de visages.

  •  
Réalisation de SI pour AFRICAVER, OPGI, ENL, Bureau d'Avocat Med Salah Lamri, et d'autres.
Direction de l'agriculture, Wilaya de Jijel. 
 Construction d'un Modèle d'Apprentissage pour la Reconnaissance des Objets.
  •  
Projets PFE et Mémoires -Depuis 2016

Outils : Clipper 5, UML, PHP et MySQL. pour les projets SIAD. Python/PIL, C/C++, Java (GTK, Opencv, OPenGL, Eclipse) pour Computer Vision.

Outils : Keras etTensorFlow pour IA et le Deep Learning

Studio Android et Native script pour Appli Smartphone et Réseaux.

Domaines d'intérêts

Reconnaissance du contenu visuel des objets (cas, faciale), modèles d'apprentissage et classifieurs, Apprentissage Profond et CNNs.
Construction de panorama et vidéo surveillance.
Optimisation.
   

Travaux de Recherches

Modélisation de l'apparence des objets.
Caractérisation locale de l'image et descirpteurs.

Approche par appariement.

Modèle de classification et de prédiction.

Approche par Réseaux et Aprentissages Profonds pour des Applications de Reconnaissance Intelligente (cas, des SmartCities, Contrôle du Trafic et Navigation Autonome)

   

Publications Scientifique

Modèle probabiliste combinant géométrie et contenu visuel (sac-de-traits).
Approche de reconnaissance des objets.
   
 

Publications Pédagogique

Introduction à l'Apprentissage Automatique (support de cours pour Master en IA, Fouille de Données et SI Avancés), Parution 2ème Semestre 2018, Couverture en image d'en-haut.

Activités scientifique

2002 Membre du comité d'organisation des journées d'études sur la réalité virtuelle, vie artificielle et traitement d'images. ViVATI
  2014 Membre du comité d'organisation du CISC'2014.

Date dernière MAJ: 12/03/2019

 
 
 

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Date de dernière mise à jour : 06/01/2025

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