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Infos sur DEA ATIAM

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Sujet de la discussion Infos sur DEA ATIAM
Salut tout le monde !
Ceci est mon premier message sur ces forums. Voilà, en fait je recherche des témoignages de gens qui auraient fait le DEA ATIAM (maintenant 2e année de Mastère), si possible en parallèle à une troisième année d'école d'ingé.
J'ai bien envie de faire ça l'année prochaine en même temps que ma dernière année à Centrale, mais ça m'a l'air un peu éreintant : environ 420h de cours d'après le site, alors que celui de l'année dernière ne disait que 240h.

Quelqu'un pourrait me donner son avis ? Est-ce que certains ont suivi cette formation il y a plusieurs années, et pourraient dire où ils en sont maintenant ?

Merci bcp !
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Non, Thalès fait aussi beaucoup de recherche, et vu leur soucis économioques en ce moment, ils mettent plus de pression sur les gens. C'est tellement grand, cette boîte que tu as de tout, tu ne peux pas te baser sur juste une expérience pour dire que la recherche, c'est bien ou le développement, c'est pas bien.
Il te faut avoir vu plusieurs ambiances - celle de l'IRCAM a l'air moyenne, si j'en crois certains posts ici, selon les cas -, et surtout voir ce que toi, tu veux faire. Tu veux faire de la recherche parce que tu veux trouver qqch que personne d'autre n'a trouvé, essayer, tester des solutions à un problème neuf ? Si oui, vas-y, fonce, c'est ton truc - comme pour moi :lol: -
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J'ai un projet sur l'utilisation des RNA au son (je pense que ca peut resoudre certain probleme, notamment de classif des sons qui peut etre utilisé pour diviser un son monophonique en plusieurs partie)
La synthèse neuronale peut aussi etre developpé

Sinon j'ai pas dit:
Thales inter ambiance pas ambiance cool :fleche: developpement c'est pas cool
mais plutot
Bosser dans un service developpement inter ambiance pas cool :fleche: developpement c'est pas cool...

Meme si je te l'accorde c'est une affirmation biaisé.

Autre chose, c'est pas parceque tu viens de supelec que tu sais tout a tout mon gars et que tu apprendre la vie a tout le monde :lol: (a prendre sur un ton de deconnade) :mdr:
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Je sais que je ne vais pas toutapprendre à tout le monde, j'ai moi-même aussi à apprendre ;)

Fais juste gaffe aux réseaux neuronaux, ils te cachent beaucoup de choses... Un des exemples est la classification de données qui peut être faite par apprentissage d'un réseau, puis on le balance dans la nature. L'inconvénient est qu'on ne sait pas pourquoi il répond cette catégorie ou celle-ci.
Une ACI ou une approche Bayesienne peut t'en apprendre plus à ce sujet.
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Carte de kohonen mon gars :fleche: au niveau visu c'est mortel (comparé a une ACP/ACI par exemple)...je te parle en connaissance de causes.... :clin:
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Salut les matheux!

En tant que thésard (en optique et télécoms), je tiens juste à rappeler que la recherche c'est comme le pays de Candy, il y a des méchants et des gentils.

J'ajoute à cela les divers problèmes de budget qui limitent à mort tes possibilités, sans parler des équipes de pré-retraités.

Oui, je suis en fin de thèse... :|

Affiliation : Dirigeant Fondateur d'Orosys - Two notes Audio Engineering

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En tout cas les gars c'est cool d'avoir differents point de vue :bravo:
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Kler ;)

Kohonen > encore du neurone...
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Kohonen: Ce sont des reseaux de neurones architecture recurrente et a apprentissage non supervisé. C'est super visuel....c'est utilisé a bloc sur l'analyse de données c'est 100 fois plus puissant qu'une ACP.... :8)
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... L'ACP, c'est nul, je sais, ça ne te donne pas de résultats physiques.
Et je redis ce que je pense des réseaux neuronaux : ils ne te donnent pas d'approche théorique. Tu mets un modèle dessus et tu espères que le modèle converge - surtout en non supervisé... -
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J'oubliais, bon ap' :mdr: