Enseignement - Teaching

INSA de Lyon: premier cycle + dp. Informatique

Responsibilities


Cours+TD+TP Lanières SCAN et M - Groupes 71,52 (PC - 2ème année)

Cours+TD+TP Computer Architecture / Architectures d'ordinateurs (IF - 3ème année)

  • Session 1: Instruction Set Architecture, assembler (1) [PDF]
  • Session 1: Instruction Set Architecture, assembler (2) [PDF]
  • Building a RISC processor from scratch. Instruction level parallelism [PDF]
  • Super-scalar processors, multi-threading, multi-core; ARM vs. x86 [PDF]
  • Memory hierarchy : cache, virtual memory.
  • Massively parallel processors (GPUs) [PDF]
  • Full content on Moodle (in French)

Seminar Programming of massively parallel processors (GPUs) (IF - 5ème année)

I hold this seminar on hardware and programming of GPUs jointly with Lionel Morel. Inscribed students find additional information on the moodle page of the seminar.
  • Session 1 : The hardware of modern GPUs (Christian Wolf) [PDF]
  • Session 2,3 : Introduction into CUDA programming (Christian Wolf)
    • Mini-lecture [PDF]
    • Distributed code [ZIP]
    • Distributed code, add-on: the CPU version [C]
  • Session 3,4 : CUDA shared memory (Lionel Morel)
  • Session 5 : Debugging CUDA/GPU code (Christian Wolf)[PDF]
  • Session 6 : CUDA Design Patterns 2 (Christian Wolf)
  • Session 7 : Open-CL programming (Christian Wolf)

TD Advanced algorithms and datastructures: graphs (IF - 3ème année)

With Christine Solnon: Shortest path problems, topological orderings of graphs, minimum spanning trees, the travelling saleman problem etc.

Cours Robotique et vision par ordinateur OT (Option transversale 5A) "Robotique")

  • Vision for mobile robotics
  • Visual SLAM with Kinect
  • Object and face detection : deep learning
  • Human-robot interaction : pose estimation
  • Human-robot interaction : gesture recognition
  • Human-robot interaction : face-to-face interaction
  • The slides [PDF]

Teaching material for previously taught classes (not continued anymore!)

Cours Méthodes avancées en image et vidéo : vision et optimisation discrète (Master 2 Recherche IGI)

Machine Learning 1

  • Prédiction et classification : principes générales
  • Fitting et généralisation, complexité des modèles, minimisation du risque empirique
  • Classifieurs : KPPV (k plus proches voisins)
  • Classifieurs : Modles génératifs lineĢaires pour la classification
  • Classifieurs : Modèles discriminatifs pour la classification
  • Classifieurs : Réseaux de neurones
  • Classifieurs : Arbres de décisions et forets aléatoires
  • Classifieurs : SVM (Support Vector machines)!
Les transparents : [PDF]

Machine Learning 2

Extraction de caractéristiques

  • Méthodes non-supervisées : analyse de composantes principales
  • Méthodes supervisées : deep Learning / réseaux de neurones convolutionnels

Modèles graphiques

  • Intégration de connaissances "a priori" par modélisation de contraintes spatiales.
  • Champs de Markov cachées et estimation Bayesienne.
  • Inférence des étiquettes cachées par calcul de la coupure minimale dans un graphe s-t.
Les transparents : [PDF]

Cours Video analysis (IST; TIP-SIP2; TC - 4ème année)

  • Video analysis : recognition of indivual and group actions; gesture recognition; space-time interest points; Bags of words models; HMMs; background subtraction; ego-motion; sports activities recognition; time of flight cameras
  • The slides of the lecture for the IST-program (English) [currently updated...]
  • The slides of the lecture for the TIP-program (French) [PDF]
  • The exercise (TP) session.

Seminar Video analysis: activity detection and recognition (IF - 5ème année)

  • Video analysis : recognition of indivual and group actions; gesture recognition; sports activities recognition; crowd behavior analysis; space-time interest points; Bags of words models and extensions; HMMs; background subtraction; optical flow; tracking and Kalman filtering; ego-motion; time of flight cameras
  • The slides of the first lecture [PDF]
  • Lectures 2, 3, 4 are held by Stefan Duffner
  • The slides of the fifth lecture [PDF]
  • The exercise (TP) session.

TP Khepera - Coupleur Série et E/S (IF - 3ème année)

TP Khepera - automates (INSA-Lyon, Bac+3, 2005-2007)

TP Khepera - télécommunication (INSA-Lyon, IF, Bac+3, 2005-2008)

Programmation, en C sur VxWorks, de la couche liaison (OSI-2) d'une connexion serie en mode maître-ésclave pour le robot khepera. Programmation des automates conçus dans le TP "automates".

Cours Introduction aux Bases de Données (ENSPS Strasbourg, Bac+4, 2004/2005)

TP Introduction aux Bases de Données (ENSPS Strasbourg, Bac+4, 2004/2005)

Cours Systèmes de Gestion de Bases de Données (ENSPS Strasbourg, Bac+5, option GLSR, 2004/2005)

TP Systèmes de Gestion de Bases de Données (ENSPS Strasbourg, Bac+5, option GLSR, 2004/2005)

Cours Programmation Orienté Objet (ENSPS Strasbourg, Bac+4, 2004/2005)

TD Acquisition - Interface Graphique (ENSPS Strasbourg, Bac+4, 2004/2005)

Cours Vision Industrielle (INSA-Lyon, GI, Bac+4, 2002-2004)

TP Vision Industrielle (INSA-Lyon, GI, Bac+4, 2001-2004)

TP Probabilité et Statistique (INSA-Lyon, GI, Bac+3, 2002-2004)

TP Programmation en C (INSA-Lyon, GI, Bac+3, 2001-2004)

TP Programmation en C++ (INSA-Lyon, GI, Bac+3, 2001-2004)

TP Multi-tâche (INSA-Lyon, GI, Bac+3, 2001-2004)

TP Communication PC (INSA-Lyon, GI, Bac+3, 2001-2004)