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PREMIER SEMESTRE DU MASTER II RECHERCHE SCIENCES COGNITIVES

 

Outils et Méthodes en Sciences Cognitives :
Neurophysiologie, Imagerie cérébrale, Analyse et mise en œuvre expérimentale
               

Détails Ce cours introduit les différents outils et méthodes d’études des processus cognitifs les plus récentes et abordera les questions qui alimentent les débats actuels en sciences cognitives. Il est destiné à fournir les bases théorique et expérimentale de différentes méthodes de neuroimagerie et des bases méthodologiques opérationnelles en étude expérimentale du fonctionnement cognitif. L’application de ces outils et méthodes pour une meilleure compréhension des bases neurales de la cognition sera abordée notamment à travers l’étude de la neurophysiologie de la perception et de l’action.

Mots clefs : Méthodologie expérimentale en cognition, neuroimagerie, EEG, IRMf, biofeedback, neurophysiologie.

Compétences acquises : Savoir appliquer les outils et méthodes adaptés aux problématiques d’étude de sciences cognitives..

   

Psychologie Cognitive               

Détails Le but du cours est de présenter les enjeux théoriques actuels de la psychologie cognitive dans deux domaines d'investigation où existe une forte interaction entre la psychologie et les autres sciences de la cognition : la Perception et la Mémoire .

Mots clefs : Modèles, validation,  psychologie cognitive, perception, mémoire
Compétences acquises : Savoir déterminer le cadre général dans lequel s’insère toujours la modélisation d’un processus cognitif.

              

Cognition, Affects et interaction Humain-Robot               

Détails

 Le but de ce cours est de donner une vision la plus large possible des champs disciplinaires invoqués dans la gestion d’une interaction complexe entre un humain et un robot social, du niveau des signaux échangés à l’estimation d’états mentaux et affectifs en passant par les technologies impliquées dans l’analyse, le traitement et la génération des comportements multimodaux régulant ces évaluations cognitives.

 

Mots clefs : Théorie de l’esprit; Architectures cognitives ; Informatique affective ; Dispositifs interactifs ; Apprentissage automatique; Adaptation mutuelle ; Acceptabilité/évaluation de comportements.

Compétences acquises : Comprendre les fondements du raisonnement cognitif et de l’interaction homme-robot

          

Réseaux de Neurones Formels           

Détails

Ce cours est destiné à fournir les bases nécessaires à la compréhension, l'analyse et la conception des réseaux neuromimétiques. Il aborde le domaine de l’apprentissage statistique en reconnaissance des formes et de son évaluation. Il s'adresse à des étudiants issus de diverses disciplines et est conçu de telle sorte qu'il soit accessible à la compréhension par des auditeurs non rompus aux techniques mathématiques mais aussi, par des aspects plus théoriques, profitables aux étudiants des sciences de l'ingénieur.

 

Mots clefs : Apprentissage, Réseaux connexionnistes, Perceptron Multi Couche, Carte auto-organisatrice, Séparation de Sources, Validation Croisée, Descente de Gradient

Compétences acquises : Savoir paramétrer un algorithme  d’apprentissage sur un réseau connexionniste et évaluer sa qualité.

  

 

Signaux, Images et Modèles de Perception Visuelle            

Détails

Ce cours est destiné à montrer l'approche « système » des fonctions biologiques. Il introduit à partir d'exemples concrets, les méthodes de représentation des signaux et des systèmes. Ces principes théoriques sont appliqués à la modélisation du traitement des informations dans le système visuel (de la rétine au cortex strié). Les modèles ainsi définis visent à expliquer les divers aspects de la perception visuelle. Diverses applications issues des modèles biologiques sont données : Prétraitement d'images, Filtrage non linéaire, Extraction de la direction d'illumination, Invariance à la couleur de l'illuminant, Estimation du mouvement, Catégorisation de scènes visuelles.

 

Mots clefs : Perception visuelle, modèle de rétine, Interprétation de scène.

Compétences acquises : Comprendre la modélisation fonctionnelle du SVH en utilisant d’une part les outils du traitement du signal et d’autres les études comportementales.

          

Linguistique et Philosophie du Langage             

Détails

Le cours vise à cerner le rôle et l'apport de la linguistique et de la réflexion sur les phénomènes de communication en sciences cognitives, et à fournir une initiation aux méthodes et concepts fondamentaux toujours dans la perspective de leur application (notamment pour l'élaboration d'interaction personne-système). Initiation à l'étude scientifique du langage: En quoi consiste la connaissance linguistique, d'où vient-elle et comment est-elle acquise .

 

Mots clefs : linguistique, grammaire, grammaire universelle, syntaxe.

Compétences acquises : Initiation à la linguistique et compréhension des phénomènes de communication en Sciences Cognitives.

          

Sciences du langage et de la parole             

Détails

Cette introduction à l’étude de la communication parlée fournit des notions sur les modèles théoriques de production et de perception de la parole, sur les unités du langage et la variété des structures sonores des langues du monde, sur l’émergence et l’évolution du langage, sur le développement du langage chez l’enfant. La multisensorialité est également abordée (parole audiovisuelle, gestes). Enfin quelques théories neurolinguistiques de la parole sont présentées.

 

Mots clefs : Phonation, articulation, intonation, phonétique, phonologie, émergence, développement, multisensorialité, geste, neurolinguistique, perception-action.

Compétences acquises : Avoir les bases théoriques permettant l’étude de la communication parlée, Comprendre les mécanismes fondamentaux  de la communication parlée.

    

Modèles de Mémoire et Apprentissage dans les Systèmes Naturels et Artificiels              

Détails

L'objet de ce cours est de présenter deux points de vues de l’apprentissage, (i) vis-à-vis de la modélisation en psychologie cognitive et (ii) vis-à-vis de la modélisation en apprentissage statistique. Le cours présentera les caractéristiques des différents modèles implémentés rendant compte de la mémoire humaine. L’accent sera mis sur leurs adéquations à rendre compte des données expérimentales et des cas neuropsychologique. En apprentissage statistique et en complément du cours de tronc commun « Réseaux e Neurones Formels », les approfondissements concernent la compréhension fine du dilemme « Biais – Variance », l’évaluation de l’apprentissage par les méthodes de re-échantillonnage et la sélection de modèles.

 

Mots clefs : mémoire localisée - mémoire distribuée. Apprentissage statistique, Validation croisée, Boostrap, Sélection de modèle, Dilemme Biais-Variance .

Compétences acquises :
Savoir évaluer une modélisation au regard des données expérimentales et neuropsychologiques, Savoir mettre en œuvre et optimiser un apprentissage statistique.

    

Neurosciences Cognitives des Compétences Précoces :
Développement de la mémoire, de la vision, de la parole, des interactions sociales et multimodales chez les bébés et nourrissons (3 ECTS, 18h CM)             

Détails

Les trois objectifs de ce cours sont : Connaître les principales théories sur l’origine et le développement des connaissances précoces, Connaître les méthodes adaptées pour étudier les bébés, et nourrissons. Connaître les principales compétences perspectives et cognitives des bébés et nourrissons et leurs développements pendant les premiers mois de la vie, dans différents domaines (fonctions cognitives, reconnaissances de visages, vision, parole et langage).

 

Mots clefs : Compétences précoces,  fonctions cognitives chez les bébés et nourrissons.

Compétences acquises :
Comprendre les modèles développements perceptifs et cognitifs.

    

Cognition Bayésienne : Modèles pour la Perception, l’Apprentissage et l’Action          

 

Les systèmes sensorimoteurs, qu'ils soient naturels ou artificiels, doivent affronter la même difficulté centrale : comment survivre lorsqu'on ne sait pas tout ? Comment peuvent-ils utiliser un modèle incomplet et incertain de leur environnement pour percevoir, faire des inférences, décider, apprendre, et agir efficacement ? En effet, tout modèle d'un phénomène réel est incomplet : il y a toujours des variables cachées, non prises en compte dans le modèle, qui influencent le phénomène. La théorie des probabilités, en tant que modèle du raisonnement rationnel, alternative à la logique, est le formalisme mathématique idéal pour faire face à cette difficulté centrale. Le but de ce cours est de donner une introduction à cette approche, allant des fondements théoriques aux algorithmes pratiques, et des modèles du système nerveux central aux applications industrielles

 

Mots clefs : Modèle probabiliste, Bayes, Perception, apprentissage, action.

Compétences acquises :
Savoir mettre en place le cadre de la modélisation bayésienne, et en poser les hypothèses.

 

 

 

 

  SECOND SEMESTRE DU MASTER II RECHERCHE SCIENCES COGNITIVES       

 

Mémoire de recherche           

 

L’étudiant travaille dans le cadre des projets de recherche du laboratoire ou de l’organisme qui l’accueille, en collaboration étroite avec les doctorants et les chercheurs. Il est encadré par un responsable de son projet au sein de l'organisme. L'étudiant rédige un mémoire qui rend compte de son travail de recherche. D'une taille de 40 à 80 pages, il contient la description du projet, l'état de l'art et doit clairement mettre en valeur l'apport de l'étudiant. Les travaux effectués font l'objet d'une soutenance orale devant un jury constitué du responsable de la formation, du responsable de la recherche et d’un chercheur choisi comme expert du domaine et extérieur au laboratoire dans lequel s’est effectué la recherche. Les soutenances sont publiques.

 

Pour plus d'informations, voir la page Mémoire de Recherche

     

Anglais (3 ECTS, 24h TD) ou Français Langue Etrangère (3 ECTS, formation Université de Grenoble)            

 

·   Basic language work on such essential skills as email & letter writing

·   Oral presentation (pair work) based on current science & technology literature => presenting results or new techniques at a scientific gathering

·   Poster session (group work/3)

Project report (group work/3), including an abstract, etc. in accordance with the IMRAD format

 

 

 

 

 

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 Stephane.Rousset@univ-grenoble-alpes.fr - Dernière mise à jour le : 11 octobre 2017.