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Partie I Python pour les scientifiques

1. Introduction
2. Méthodes numériques avancées et programmation
3. Information et Documentation
4. Python pour les scientifiques
5. Bonnes pratiques en informatique scientifique
6. Optimisation en Python
7. Programmation objet en Python
8. TP d’applications

Partie II Traitements de données

1. Traitement de données
2. Traitement de données avec PANDAS
3. TP d’applications
- 3.1. Traitement de données en Python
- 3.2. TP Pandas: traitement de données météo

Partie III Machine learning

1. Introduction au machine learning en Mécanique
2. Introduction à l’IA (machine learning)
3. Méthodes de minimisation en IA
4. Algorithmes d’IA
5. Mise en oeuvre du machine learning
6. Analyse de séries temporelles avec IA
7. TP d’applications

Partie IV Problèmes sous contrainte (ODE/DAE)

1. Équations différentielles ordinaires
2. Simulation d’EDO en Python
3. Simulation de mouvement en mécanique
4. Simulation d’ODE/DAE en Python
5. TP d’applications

Partie V Problèmes de planification et contrôle

1. Planification de trajectoire
2. Calcul symbolique avec Python/Sympy
3. Planification en Mécanique
4. Modélisation de la charge d’une grue
5. Planification: mouvement d’une grue
6. Contrôle de trajectoires
7. TP d’applications
- 7.1. TP Planification: étude d’un pont roulant
- 7.2. TP OUTPUT Planification: étude d’un pont roulant

Annexe

1. References

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Par Marc BUFFAT, dpt mécanique, université Lyon 1

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