Option - Smart City

Campus : Dijon
Pré-requis : Filière Instrumentation, Signal et Données

Objectif

L’ingénieur ESEO option Smart-City connait le cycle de la donnée et ses impacts :

- Collecte (instrumentation connectée, IoT)
- Transport (réseaux urbains, énergie/environnement)
- Stockage (Big Data, Cloud)
- Exploitation (Intelligence Artificielle, simulation)

Il interprète et exploite les données urbaines, conçoit des bâtiments ‘’intelligents’’ (domotique et BIM) et connait les différentes technologies en présence.

Tronc Commun

ESEO Dijon propose un tronc commun aux 3 options du campus de Dijon : E-Santé, Industrie 4.0 et Smart City.

Ce socle théorique et technique aborde les domaines suivants : intelligence artificielle, IHM, Réseaux, Analyse de données, Capteurs, Objets connectés, Cybersécurité, Signaux, images, Base de Données, et bien d'autres.

Compétences

L'option Smart City forme les futurs ingénieurs ESEO au développement de la ville intelligente et des solutions urbaines de demain : optimiser la gestion de l'énergie, analyser les données de la ville, améliorer les flux de transports et apporter des solutions aux nouveaux usages.

Le domaine est en pleine expansion et demande de fortes compétences techniques mais aussi humaines : supervision, implication des communes et des citoyens, etc.

Unités d’enseignement

Semestre 8

Anglais : 2 ECTS – 24h
Compétences transverses : 2 ECTS – 28h
- QHSE, Green IT, Excel
Projet Instrumentation connectée : 4 ECTS – 56h
- Instrumentation, IoT
Data Sciences et Intelligence Artificielle : 4 ECTS – 56h
- Statistiques pour la Data Science, Classification supervisée et non supervisée, Deep Learning
Computer Vision : 2 ECTS – 28h
Big Data : 2 ECTS – 28h
Projet de Synthèse : 14 ECTS – 219h

Semestre 9

SI & ID : 3 ECTS – 42h
Système d’information, Infrastructures distribuées
Optimisation des flux : 2 ECTS – 28h
- Algorithmes génétiques
Réalité virtuelle, augmentée et mixte : 2 ECTS – 28h
- Introduction à Unity, Projet RA/RV
Territoire Intelligent : 4 ECTS – 54h
- Hyperviseur, Systèmes d’information Géographique, Smart Grid
Smart Building : 3 ECTS – 42h
- Domotique, Building Information Modelling, B.O.S
Transition numérique et énergétique : 2 ECTS – 28h
Projets de fin d’études : 14 ECTS – 168h
- Intelligence artificielle avancée, Big Data