Analyse Computationnelle du Comportement Humain(INF 538)
| Nom du Cours | Semestre du Cours | Cours Théoriques | Travaux Dirigés (TD) | Travaux Pratiques (TP) | Crédit du Cours | ECTS | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| INF 538 | Analyse Computationnelle du Comportement Humain | 1 | 3 | 0 | 0 | 3 | 6 |
| Cours Pré-Requis | |
| Conditions d'Admission au Cours |
| Langue du Cours | Anglais |
| Type de Cours | Électif |
| Niveau du Cours | Master |
| Enseignant(s) du Cours | Pınar ULUER puluer@gsu.edu.tr (Email) |
| Assistant(e)s du Cours | |
| Objectif du Cours | Ce cours porte sur les techniques d'apprentissage automatique et de reconnaissance de formes couramment utilisées en analyse du comportement humain. Son objectif principal est de familiariser les étudiants avec les recherches récentes et les diverses applications dans ce domaine, et de les aider à appliquer leurs connaissances théoriques aux problèmes et aux défis rencontrés en analyse du comportement humain, en utilisant des méthodes modernes et des approches multimodales. |
| Contenus | Ce cours examine les techniques d'apprentissage automatique et de reconnaissance de formes utilisées dans l'analyse numérique du comportement humain. Il présente les techniques et algorithmes les plus couramment utilisés dans ce domaine et propose des exemples d'applications concrètes. Parmi ces applications figurent l'analyse de la démarche et de la posture, la reconnaissance des gestes de la main en langue des signes, la reconnaissance d'activités dans des séquences d'images, le suivi des signaux sociaux, l'analyse comportementale multimodale (basée sur des signaux visuels, auditifs et physiologiques) et l'étude des interactions sociales. |
| Acquis d'Apprentissage du Cours |
1. Connaissance des méthodes existantes d'analyse du comportement humain et capacité à choisir la méthode la plus appropriée en fonction des objectifs et des conditions du problème posé. 2. Expérience du traitement des données unimodales et multimodales en analyse comportementale. 3. Capacité à modéliser un système d'analyse comportementale et à interpréter les résultats à l'aide de différents indicateurs de performance spécifiques au problème. |
| Méthodes d'Enseignement | Théorie et pratique, présentation, discussion, question-réponse |
| Ressources |
Salah, A. A., & Gevers, T. (Eds.). (2011). Computer analysis of human behavior. London: Springer. Uddin, M. Z. (2024). Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis. CRC Press. Yu, Z., & Wang, Z. (2020). Human behavior analysis: sensing and understanding (pp. 1-271). Singapore: Springer. Paramasivan, P., Rajest, S. S., Chinnusamy, K., Regin, R., Joseph, J., & Joe, F. (Eds.). (2024). Explainable AI applications for human behavior analysis. IGI Global. |
Intitulés des Sujets Théoriques
| Semaine | Intitulés des Sujets |
|---|---|
| 1 | Capture et interprétation du comportement humain par des méthodes informatiques |
| 2 | Reconnaissance d'activité humaine basée sur des capteurs |
| 3 | Reconnaissance d'activité humaine sans dispositif |
| 4 | Reconnaissance d'activité humaine: Analyse de la démarche et de la posture |
| 5 | Reconnaissance d'activité humaine: Reconnaissance du langage des signes |
| 6 | Comportements sociaux et affectifs: Analyse de la parole et de la voix |
| 7 | Comportements sociaux et affectifs: Interaction multimodale en réadaptation |
| 8 | Comportements sociaux et affectifs: Reconnaissance des émotions dans l’interaction sociale |
| 9 | Examen partiel |
| 10 | Systèmes adaptatifs et personnalisés |
| 11 | Exemple: Systèmes de suivi des activités dans les applications de santé |
| 12 | Exemple: Analyse du comportement humain dans les jeux ambients et l'interaction ludique |
| 13 | Défis et problématiques ouvertes |
| 14 | Présentations des étudiants |
Intitulés des Sujets Pratiques
| Semaine | Intitulés des Sujets |
|---|
Contribution à la Note Finale
| Numéro | Frais de Scolarité | |
|---|---|---|
| Contribution du contrôle continu à la note finale | 2 | 60 |
| Contribution de l'examen final à la note finale | 1 | 40 |
| Toplam | 3 | 100 |
Contrôle Continu
| Numéro | Frais de Scolarité | |
|---|---|---|
| Devoir | 0 | 0 |
| Présentation | 0 | 0 |
| Examen partiel (temps de préparation inclu) | 1 | 30 |
| Projet | 1 | 30 |
| Travail de laboratoire | 0 | 0 |
| Autres travaux pratiques | 0 | 0 |
| Quiz | 0 | 0 |
| Devoir/projet de session | 0 | 0 |
| Portefeuille | 0 | 0 |
| Rapport | 0 | 0 |
| Journal d'apprentissage | 0 | 0 |
| Mémoire/projet de fin d'études | 0 | 0 |
| Séminaire | 0 | 0 |
| Autre | 0 | 0 |
| Make-up | 0 | 0 |
| Toplam | 2 | 60 |
| No | Objectifs Pédagogiques du Programme | Contribiton | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | X | |||||
| 2 | X | |||||
| 3 | X | |||||
| 4 | X | |||||
| 5 | X | |||||
| 6 | X | |||||
| 7 | X | |||||
| 8 | X | |||||
| 9 | X | |||||
| 10 | X | |||||
| 11 | X | |||||
| 12 | X | |||||
| 13 | X | |||||
| Activités | Nombre | Durée | Charge totale de Travail |
|---|---|---|---|
| Durée du cours | 14 | 3 | 42 |
| Préparation pour le cours | 1 | 10 | 10 |
| Devoir | 0 | 0 | 0 |
| Présentation | 0 | 0 | 0 |
| Examen partiel (temps de préparation inclu) | 1 | 30 | 30 |
| Projet | 1 | 30 | 30 |
| Laboratoire | 0 | 0 | 0 |
| Autres travaux pratiques | 0 | 0 | 0 |
| Examen final (temps de préparation inclu) | 1 | 30 | 30 |
| Quiz | 0 | 0 | 0 |
| Devoir/projet de session | 0 | 0 | 0 |
| Portefeuille | 0 | 0 | 0 |
| Rapport | 0 | 0 | 0 |
| Journal d'apprentissage | 0 | 0 | 0 |
| Mémoire/projet de fin d'études | 0 | 0 | 0 |
| Séminaire | 0 | 0 | 0 |
| Autre | 0 | 0 | 0 |
| baclé | 0 | 0 | 0 |
| Yil | 0 | 0 | 0 |
| Yil | 0 | 0 | 0 |
| Yil | 0 | 0 | 0 |
| Charge totale de Travail | 142 | ||
| Charge totale de Travail / 25 | 5.68 | ||
| Crédits ECTS | 6 | ||