Stages - année 2015 - 2016

Les stages de M2 débutent en mars (au plus tard début avril) pour une durée de 5 ou 6 mois. La soutenance est entre le 7 et le 9 septembre, et le rendu des mémoires fin août.

Stages en entreprise

Le document Structure et contenu du mémoire de master pour un stage effectué en entreprise est un guide pour les étudiants intéressés par un stage en entreprise.

Le mémoire de stage effectué au CEA est un bon exemple.

Sujets de stage recherche

Vous trouverez ci-dessous une liste provisoire de stages de recherche proposés cette année.

• 1. Model Checking on the fly pour ATL*
• 2. Identification de situations de contexte pour l’Internet des objets
• 3. Gestion de groupe partitionnable et modèle « Heard-Of »
• 4. Approche individualisée pour l’auto-gestion de l’hypertension artérielle
• 5. Performance study of switch-router architecture under QoS constraints in optical networks
• 6. IoT discovery service for IoT applications

Enseignement

Dans le cadre du cours "Théorie des jeux et commande coopérative" :

Références pour le mini-projet

• 1. Autonomic computing research challenges
• 2. The utility of Utility
• 3. Utility functions in autonomic systems
• 4. Noncooperative load balancing in distributed systems
• 5. Distributed algorithms for prividing fairness in heterogeneous computer systems

Dans le cadre du cours "Spécification et modélisation des systèmes autogérés" :

Références pour la modélisation et la conception de systèmes auto-régulateurs

• 1. Self Managed Systems - A Control Theory Perspective
• 2. Self-Managing Systems - A Control Theory Foundation
• 3. Designing Controllable Computer Systems
• 4. A multi-model framework to implement self-managing control systems for QoS management

Dans le cadre des mastériales :

Références pour le projet de gestion de performance d'ensembles de serveurs d'applications web

• 1. Managing Power Consumption and Performance of Computing Systems Using Reinforcement Learning
• 2. Reinforcement Learning and Control - Andrew Ng
• 2bis. Lectures 16 and 17 - Andrew Ng
• 3. A Tutorial for Reinforcement Learning - Abhijit Gosavi
• 3bis. Codes and supplementary material - Abhijit Gosavi