IA - Machine learning : Introduction, Régression, Classification, Arbre de décision, SVM, Méthodes ensemblistes, Pré-traitement, Clustering, Validation croisée.

IA - Deep learning: RNN, Auto-encodeur, GAN, Transformer.

Traitement du signal biomedical: Methodes algébriques, Moniteurs TCD1, Moniteurs TCD2, Détection d'emboles, Phonocardiogramme, Estimateur de Rythme.

Traitement du signal : Intro TdS, Intro Modulations, Représentation vectorielle (Fourier), Systèmes linéaires, Exemple télémétrie et Notebook, Exemple GPR et Notebook,  Tds Alg 1, TdS Alg 2, Tds Alg 3, Methodes Iter-Recursives, Filtrage adaptatif, Base de Décomposition, Bonus 1, Bonus 2, Bonus 3, Bonus 4, Bonus 7, Maths Alg. Linéaire, Maths Least Square.

Imagerie médicale: Tomographie Alg-Iter, Deconvolution, Monitoring Doppler, Imagerie US 1, Imagerie US 2, Intro Imagerie Med, Intro tomographie, Intro Imagerie Opt., Imagerie Doppler,