Je suis assistant d’enseignement dans le programme d’ingénierie computationnelle de LUT University : j’anime les travaux pratiques, j’accompagne les étudiants dans leurs devoirs et je participe à la conception de la partie pratique de deux cours, l’un sur les fondements de l’informatique, l’autre sur l’IA et l’apprentissage automatique.
En plus des cours du semestre, je contribue à l’école d’été d’AMC-Lahti, Application of AI / ML techniques in Atmospheric Science : une semaine intensive qui réunit des étudiants en sciences de l’atmosphère, en informatique et dans des disciplines voisines, pour entraîner des réseaux de neurones de bout en bout sur de vrais jeux de données atmosphériques.
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Cours
3 éditions depuis 2024
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Participants à l’école d’été
édition 2025 (21 en 2024)
Cours (LUT University)
- BM40A1601 · Foundations of Artificial Intelligence and Machine Learning. Enseignement hybride, campus de Lappeenranta et de Lahti. Automne 2024 et automne 2025 (assistant sur deux éditions consécutives ; l’édition 2025 s’est déroulée du 1er septembre au 12 décembre). Une introduction à l’IA et à l’apprentissage automatique pour les étudiants en ingénierie : algorithmes d’apprentissage classiques, réseaux de neurones, évaluation et projet pratique.
- BM40A0202 · Foundations of Computer Science. Enseignement hybride, Lappeenranta. Du 7 janvier au 17 avril 2026. Les bases de l’informatique pour les étudiants en ingénierie : algorithmes, structures de données, pensée computationnelle, pratique de la programmation.
École d’été d’AMC-Lahti
L’école d’été Application of AI / ML techniques in Atmospheric Science est une semaine intensive coorganisée par l’Atmospheric Modelling Centre de Lahti. Elle associe des cours d’introduction sur l’atmosphère (chimie atmosphérique, dynamique des aérosols, modèles du système Terre, prévision numérique du temps) à un volet informatique consacré à la science des données et à l’apprentissage automatique, puis réunit des groupes pluridisciplinaires autour d’un projet pratique.
- Formation pratique. Environ la moitié du cours est consacrée au projet. Chaque groupe entraîne un réseau de neurones de bout en bout (LSTM, RNN, Transformer) sur un jeu de données atmosphériques préparé pour l’occasion.
- Infrastructure de calcul. Les étudiants prennent en main le travail sur GPU, sur Google Colab ou en local, et utilisent des bibliothèques d’apprentissage profond compatibles CUDA (PyTorch).
- Sujets avancés. Pour les étudiants motivés, le programme aborde la visualisation et l’analyse des données, et l’optimisation des modèles.
- Présentations finales. Chaque groupe présente ses résultats et commente les compromis de l’approche choisie.
L’édition 2025 a eu lieu du 11 au 15 août 2025 à l’Université d’Helsinki, campus de Lahti, avec 25 participants (13 retours anonymes). L’édition 2024 comptait 21 participants (11 retours). La prochaine édition est prévue en août 2027.
Ressources
Formations d’AMC-Lahti Ingénierie computationnelle à LUT Laboratoire CVPRL École d’été Multi-Scale Modelling (Université d’Helsinki)
Crédits
- Rôle
- Assistant d’enseignement, programme d’ingénierie computationnelle, LUT University
- Période
- Depuis octobre 2024
- École d’été
- AMC-Lahti, Atmospheric Modelling Centre, avec l’Université d’Helsinki, campus de Lahti
- Affiliation
- LUT University, AMC-Lahti