L'École est soutenue par :
L'École comportera à la fois des cours tutoriaux, ainsi que des sessions ouvertes permettant aux participants de présenter leurs travaux et de confronter leurs idées.
Programme prévisionnel
1. Traitement du signal sur graphes (5h)
Conférencier :
Pierre Vandergheynst, Professeur à l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne / Laboratoire de Traitement des Signaux 2
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Harmonic Analysis on Graphs and Networks
2. Grandes matrices aléatoires et traitement statistique du signal (5h)
Conférenciers :
Jamal Najim, Directeur de Recherche CNRS à l'Université Paris-Est Marne-la-Vallée / Laboratoire d’Informatique Gaspard Monge et Romain Couillet, Enseignant-chercheur à Supélec / Département de Télécommunications
3. Classification en grandes dimensions (5h)
Conférencier :
Stéphane Mallat, Professeur à l’École Normale Supérieure / Département d’Informatique
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Course on High Dimensional Signal Analysis,
4. Signaux-graphes pour l'étude d'interactions sociales (2h)
Conférencier :
Pierre Borgnat, Chargé de Recherche CNRS à l’École Normale Supérieure de Lyon / Laboratoire de Physique
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Signaux graphes pour l'étude d'interactions sociales - Notions de groupes dans les interactions sociales,
Signaux graphes pour l'étude d'interactions sociales - Temporalité dans les interactions sociales
5. Matrices aléatoires et réseaux de communication (2h)
Conférencier :
Olivier Lévêque, Collaborateur scientifique à l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne
Télécharger les articles associés au cours :
Capacity of Multi-antenna Gaussian Channels,
Hierarchical Cooperation Achieves Optimal Capacity Scaling in Ad Hoc Networks,
Spatial Degrees of Freedom of Large Distributed MIMO Systems and Wireless Ad hoc Networks,
Spatial Degrees of Freedom of MIMO Systems in Line-of-Sight Environment
6. Big Bang et Big Data (2h)
Conférencier :
Jean-François Cardoso,
Directeur de Recherche CNRS à Télécom ParisTech / Laboratoire Traitement et Communication de l’Information
Télécharger les transparents du cours :
Big Bang, Big Data
