Ce projet propose une formation complète en apprentissage automatique appliqué aux sciences du climat et au secteur de l'énergie. Il combine des cours théoriques et des travaux pratiques sur des données réelles pour enseigner aux étudiants comment extraire des motifs pertinents, prédire des variables et optimiser des processus. Les cas concrets incluent l'analyse de données de capteurs pour améliorer l'efficacité énergétique des bâtiments ou l'exploitation de prévisions climatiques pour anticiper les tendances futures.

Ce projet propose une base d'exercices pratiques et théoriques pour l'enseignement de la NSI (Numérique et Sciences Informatiques). Il inclut des épreuves pratiques, des sujets écrits et des travaux pratiques générés automatiquement. Les enseignants et élèves peuvent y accéder pour s'entraîner ou préparer des examens. Les exercices sont organisés par thèmes et accompagnés de corrections.

BEJ est un environnement Jupyter étendu conçu pour soutenir l'enseignement et l'apprentissage dans le domaine de l'informatique. Il permet aux étudiants et enseignants de rédiger des comptes-rendus de travaux pratiques, d'évaluer automatiquement du code, et de créer des présentations interactives. L'outil intègre plusieurs langages de programmation et facilite la production de documents techniques ou pédagogiques.

Ce projet propose un cours complet sur le calcul différentiel et les équations différentielles ordinaires, destiné à une formation en modélisation et intelligence artificielle. Il inclut un polycopié détaillé, des travaux pratiques utilisant le langage Julia, et des ressources complémentaires pour approfondir les liens entre ces concepts mathématiques et l'apprentissage automatique. Le contenu est adapté à un public étudiant en formation continue ou initiale.

Ce projet propose des ressources pédagogiques dédiées au contrôle optimal, une branche des mathématiques appliquées essentielle en automatique et en ingénierie. Il inclut des notes de cours détaillées, des sujets de travaux pratiques (TP) et des outils pour l'analyse des systèmes dynamiques. Destiné aux étudiants de l'ENSEEIHT, il couvre des méthodes comme le tir simple, les approches directes et indirectes, ainsi que des applications en navigation marine et en calcul différentiel.

Ce projet propose des ressources pédagogiques complètes pour l'enseignement de l'automatique en première année à l'ENSEEIHT. Il inclut des polycopiés, des supports de cours sous forme de diapositives, des travaux dirigés et des sujets d'examens corrigés. Destiné aux étudiants, il couvre les fondamentaux de la théorie des systèmes, leur stabilité et leur contrôle.

Module pédagogique destiné aux étudiants en informatique pour l'apprentissage de la programmation système. Il regroupe des travaux pratiques (TP) organisés par exercices, avec des consignes claires et des outils de compilation automatisés. Les étudiants y développent des compétences en gestion de fichiers, compilation et exécution de programmes en environnement Unix/Linux.

Ce projet propose des ressources et des travaux pratiques pour former les développeurs à l'intégration continue (CI) et à l'usine logicielle. Il inclut des présentations, des tutoriels et des outils pour automatiser les tests, la génération de documentation et l'analyse de la qualité du code. Destiné aux équipes techniques souhaitant améliorer leurs processus de développement.

Projet académique visant à faciliter la gestion collaborative de travaux pratiques et de projets étudiants. Il permet aux participants de travailler ensemble sur des développements logiciels, d'automatiser les tests et l'intégration continue, et de suivre les contributions de chacun. Destiné principalement aux étudiants et enseignants d'un master universitaire.

Ce projet pédagogique, organisé dans le cadre de la licence MIAGE, propose une formation en statistiques et programmation lettrée. Il combine des cours théoriques et des travaux pratiques pour enseigner l'analyse de données, la manipulation de données avec R et la création de visualisations graphiques. Les étudiants réalisent des mini-projets en binôme pour appliquer ces compétences et produire des rapports automatisés.