2024-2025 / INFO0961-1

Introduction à la bioautomatique et à l'analyse d'images

Durée

12h Th, 16h Pr, 12h Proj.

Nombre de crédits

 Master en bioinformatique et modélisation, à finalité approfondie4 crédits 

Enseignant

Patrick Meyer

Langue(s) de l'unité d'enseignement

Langue française

Organisation et évaluation

Enseignement au deuxième quadrimestre

Horaire

Horaire en ligne

Unités d'enseignement prérequises et corequises

Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme

Contenus de l'unité d'enseignement

Les chercheurs en biologie sont amenés à utiliser de nombreux appareils de mesures pour leurs recherches. Une grande partie du temps des chercheurs est également employé au maintien de cultures, préparations de réactifs et échantillons, réalisation d'expériences et prises de mesures. Tâches pour la plupart aisément automatisables. En d'autres termes l'automatisation permet (a) d'augmenter la répétabilité des expériences (un meilleur contrôle des conditions expérimentales tout en limitant les erreurs humaines) (b) un gain de temps considérable.
La Bio Automatique propose cette approche en reposant sur le mouvement DIY ("Do It Yourself"). Les cours visent à donner les compétences pour concevoir, utiliser, modifier et réparer les appareils grâce à des bases de modélisation/impression 3D, d'électronique ou encore de programmation de microcontrôleurs mais aussi de reconnaissance d'image. Une grande partie des appareils et logiciels développés sont Open Source. Des compétences basiques dans ces domaines permettent donc de travailler plus rapidement et efficacement tout en ayant la possibilité de réaliser des expériences inédites. 

Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement

-Impression 3D
-programmation de micro-controleurs
-Reconnaissance d'image de base à l'aide de librairie open-souce comme openCV

Savoirs et compétences prérequis

base de programmation

Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement

Apprentissage par projets et travaux personnels

Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)

Combinaison d'activités d'apprentissage en présentiel et en distanciel

Supports de cours, lectures obligatoires ou recommandées

Modalités d'évaluation et critères

Travail à rendre - rapport


Explications complémentaires:

Le cours est evalué sur base des projets à rendre.

Stage(s)

Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours

Contacts

Prof. Patrick Meyer
www.bioinfo.uliege.be/meyer/

Association d'un ou plusieurs MOOCs