The Swiss engineering master's degree

L'objectif de ce module est d'aider les étudiants à développer leurs connaissances et leurs compétences en matière de rédaction et de présentation académiques par le biais de l'anglais. 

Les étudiant-e-s apprendront ce que signifie rédiger des textes académiques avancés et les présenter à un public de manière précise, appropriée et convaincante. 

Le module est divisé en une partie écrite et une partie orale.

La partie…

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Seule une gestion de projet appropriée peut garantir la poursuite efficace des objectifs d'une organisation et donner les moyens de répondre de manière cohérente aux besoins. 

Ainsi, le gestionnaire de projet occupe un rôle essentiel en tant que responsable de la réalisation des objectifs tout en respectant les contraintes déterminées par le contexte du projet. 

Les gestionnaires de projet modernes doivent posséder des…

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In an environment that is changing increasingly quickly, students will be taught the ability to assume social responsibility either as engineers or in management functions in companies. They will develop a profound awareness of the ethical aspects of their actions and for the ecological and social impacts of companies. In their subsequent professional careers, they will thus be better able to judge the consequences…

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Après une introduction aux différentes notions, le module a pour but d’expliquer aux étudiants la planification opérationnelle et la gestion des innovations à l’aide d’un modèle de gestion de l‘innovation intégré. Les étudiants sont alors en mesure d’établir des liens avec des interfaces internes et externes à l’entreprise, de les interpréter et de les influencer. Les étudiants sont formés pour devenir des «managers…

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Companies are increasingly interested in conducting their activities so that a long-term future is assured for its business, society and environment. The purpose of this class is to deal with the well-recognized but sometimes vague concept of sustainability from an engineering perspective. The module is meant to introduce students to the implementation of sustainable management in industries and provide them with…

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Le module «Privacy and Law» sensibilise les étudiants aux menaces pesant sur la vie privée dans la société postmoderne et incite à la réflexion sur des valeurs dans les contextes interculturel et historique.
Les étudiants reçoivent une vue d’ensemble (connaissance de système et d’orientation) concernant les aspects juridiques, qui n’ont été spécialement thématisés ni dans le cadre de la maturité professionnelle ni…

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Le module a pour objectif de transmettre les bases fondamentales de la gestion du risque et de la qualité, en concrétisant la théorie par des exemples tirés de la pratique. Outre qu’il s’oriente sur les normes actuelles et les bonnes pratiques en vigueur dans le domaine de la gestion du risque et de la qualité, ce module introduit aux méthodes éprouvées.

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Algorithms are at the heart of every computer program. Informally, an algorithm is a procedure to solve a (computational) problem within a finite number of elementary steps. The same problem can be addressed with different algorithms, hence it is important to compare the different options in order to choose the best one. Experimental analysis is one way to perform such comparison, but it has several limits. The main…

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Le module présentera aux étudiants les outils statistiques utilisés dans le secteur industriel, en particulier dans la maîtrise statistique des procédés et le contrôle de qualité. Le module apprendra aux étudiants à planifier les expériences et à interpréter avec assurance les résultats obtenus à l’aide de méthodes statistiques.

Remarque : Un cursus MSE ne peut pas contenir les deux modules statistiques similaires…

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An algorithm is typically called efficient if its worst-case running time is polynomial in the size of the input. This course will focus on a huge and practically relevant family of problems, namely NP-hard ones, for which (most likely) no efficient algorithm exists. This family includes fundamental problems in computational biology, network design, systems, computer vision, data mining, online markets, etc.

The…

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L’apprentissage automatique ou Machine Learning (ML) est le fruit de l’intelligence artificielle et de la science informatique, et se définit comme une discipline universitaire visant à « donner aux ordinateurs la faculté d’apprendre sans avoir été explicitement programmés pour le faire ». (A. Samuel, 1959). A l’heure actuelle, l'apprentissage automatique est le moteur méthodologique des grandes tendances de fond de…

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La modélisation, la simulation et l'optimisation sont fondamentales pour résoudre les problèmes dans un certain nombre de domaines de la science, de la technologie et de la vie. Les étudiant-e-s apprendront à concevoir, mettre en œuvre, simuler et optimiser un modèle de système dynamique. La simulation, l'exploration du comportement dynamique du modèle dans le temps et l'espace seront traités pour les systèmes à…

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Ce cours offre une introduction à l’optimisation, en mettant l’accent sur les méthodologies de base et les structures mathématiques sous-jacentes. L’optimisation fait référence à l’application de techniques et de méthodes mathématiques aux problèmes de prise de décision. Un grand nombre de problèmes quantitatifs réels peuvent être modélisés et résolus dans cette structure générale. Planification de production, supply…

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This course will provide an introductory review of the basic concepts of probability and statistics to understand probability distributions and to produce rigorous statistical analysis including estimation, hypothesis testing, and confidence intervals. Students will be introduced to the basic concepts of predictive modelling which by definition is the analysis of current and historical facts to make predictions about…

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Les étudiant(e)s prennent connaissance et expérimentent une approche avancée de conception d’un système autonomisé de surveillance de procès en temps réel (système cyberphysique)

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The ubiquitous presence of uncertainty and noise in the engineering sciences and the importance of randomized algorithms in computer and data science make it mandatory to understand and quantify random phenomena. To achieve this goal the course will provide a solid review of probability theory and an introduction to the theory of stochastic processes. Special attention is given to applications, including examples…

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One of the most used (statistical) models for inferential data analysis is the linear regression model. But it is restricted to a Gaussian distributed response and a linear function for linking the linear combination of predictors with the expected response. Generalized Linear and Additive Models (GLM, GAM) allow us to relax some of these restrictions by specifying a more general set of response distributions and…

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Many data sets are temporal by nature.  

The first part of the course presents techniques for analysis of time series. It starts from visualization techniques; then it shows techniques for characterizing trend and seasonality; eventually it present structured statistical approaches based on exponential smoothing and arima techniques. Several examples referring to real data sets are shown. 

In the second part of the…

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Ce module présente les principales méthodes d’analyse des données textuelles, utilisant le traitement automatique des langues (TAL), dans la perspective de la science des données (data science). Les méthodes sont présentées en relation à des applications concrètes, pour extraire des connaissances sur plusieurs plans, à partir de grandes quantités de textes non-structurés. Ces connaissances et applications sont…

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Analyzing images is a very complex task that has many important real-world applications.  This module presents powerful techniques to extract information from images and 3D data, based on machine learning and deep learning methods.  These methods are mostly used as “black boxes” and their inner workings are not discussed in much detail. The module provides an overview of many image analysis applications such as…

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This course is about Data Engineering and Information Retrieval. It covers methods and technologies for managing, processing and analyzing potentially large and distributed data collections for transactional or analytical use, including multi-model databases and NoSQL stores. And it covers also mastering data in unstructured form (full text search). The course consists of four parts: 1. Database Management; 2. Data…

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Deep Learning is one of the most active subareas of Machine Learning and Artificial Intelligence at the moment. Gartner has placed it at the peak in its 2017 Hype Cycle and the trend is going on. Deep Learning techniques are based on neural networks. They are at the core of a vast range of impressive applications, ranging from image classification, automated image captioning, language translation such as Google…

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